信念传播(Belief Propagation)通过消息传递(passing message)的方式,解决概率图模型中的条件概率问题。这涉及了概率图的相关知识。算法将变量消去法中的求和操作看作一个消息传递过程,较好地解决了求解多个边际分布时的重复计算问题。 3.1 什么是消息传递? 看到Propagation,部分朋友也会联想到 深度学习训练中的正向传播和...
importorg.jctools.queues.MessagePassingQueue;//导入依赖的package包/类@Benchmark@Group("normal")publicvoiddrain(finalPollCounters counters){longdrained = q.drain(newMessagePassingQueue.Consumer<Integer>() {publicvoidaccept(Integer e){if(e == TEST_ELEMENT) { counters.pollsMade++; }else{ escape = ...
返回数据类型中基本元素的数目。 MPI_Pack 将数据类型打包到连续内存中。 MPI_Pack_external 使用external32 格式将数据类型打包到连续内存中。 MPI_Pack_external_size 返回使用 MPI_Pack_external 打包消息所需的空间量的上限。 MPI_Pack_size 返回打包消息所需的空间量的上限。 MPI_Type_commit 提交数据类型。
看到Propagation,部分朋友也会联想到 深度学习训练中的正向传播和反向传播(back Propagation)。对于 信念传播(Belief Propagation)涉及信息传递(message passing)。对于图上的每个节点仅与它的邻居进行信息的收集(collect)和传递(distribute)。也就是当前节点的状态(state)不光取决于自身还与其邻居相关。在消息传递时,每个...