摘要：
基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得图模型以及CPD的基础上，通过设计采样算法模拟事件发生过程，即可获得一系列事件（联合概率质量函数）的频率，从而达到inference的目的。 1、采样的做法 使用采样算法对概率图模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD。举个简单的例子 阅读全文
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MAP 是最大后验概率的缩写。后验概率指的是当有一定观测结果的情况下，对其他随机变量进行推理。假设随机变量的集合为X ，观察到的变量为 e， W = X-e , AP = P(W|e). 后验概率和联合概率是不同的两个概念。事实上，后验概率更接近推理本身的“意义”，并且被越来越多的用于诊断系统中。在 阅读全文
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在之前的消息传递算法中，谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环，否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题，引入了一种称为团树（clique tree)的数据结构，树模型没有图模型中的环，所以此模型要比图模型更健壮，更容易收敛。1.团树模型 链模型是一种最简单的树... 阅读全文
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概率图模型G(V,E)由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中，我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后，其意见（两个随机变量）同意0与不同意1的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦，最后想要得到的不就是每个意见正确与否（随机变量取不同值的概率）吗... 阅读全文
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昨天和老师同学们进行了第二次读书会的讨论。讨论的主题是如何与团队一起成长。 其实建立一个团队并不是每个人都会遇到的问题，但是与人相处，找到自己在一群人中的定位却是大家都会遇到的问题。对于同学们谈到的经验与技术问题我并不是太感兴趣，经验其实是慢慢累积的，技术也是慢慢锻炼的。而与人相处，共事，倒真... 阅读全文
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概率图的一个重要作用是进行推理，针对某个随机变量，告诉我们它到底有没有可能，有多大可能发生。之前在representation相关的内容中，我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。1.链状变量消除 对于给定... 阅读全文
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再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科... 阅读全文
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CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中，条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言，我们可以用一个条件概率表来表达。... 阅读全文
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概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。1.从现象出发---这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一，世界是未知的，是有多种可能性的。 第二，世界上一切都是相互... 阅读全文
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关键点检测往往需要和特征提取联合在一起，关键点检测的一个重要性质就是旋转不变性，也就是说，物体旋转后还能够检测出对应的关键点。不过说实话我觉的这个要求对机器人视觉来说是比较鸡肋的。因为机器人采集到的三维点云并不是一个完整的物体，没哪个相机有透视功能。机器人采集到的点云也只是一层薄薄的蒙皮。所谓的... 阅读全文