维特比乍法是一个特殊但应用最广的动态规划算法，可以解决任何一个图中的最短路径问题。 这个算法是针对一个特殊的图——篱笆网络的有向图的最短路径提出的。 这个算法之所以重要，是因为凡是使用隐含马尔科夫模型描述的问题都可以用它来解码，包括今天 的数字通信，语音识别，拼音转汉字，分词等。 算法基础： 1、如 ...
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2018-01-22 11:10:18
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图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割，从FCN把深度学习引入这个任务，一个通用的框架事：前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map，后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出，最后得到一个精细的分割图。 前端 为什么需要FC ...
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2018-01-11 15:51:58
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PRML中，说到，概率图模型中，有向图的典型代表是贝叶斯网络，无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素贝叶斯其实是一种简单的贝叶斯网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes provide CPTs for the netwo ...
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2017-11-14 11:36:25
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马尔科夫过程是随机过程的限定条件下的描述。马尔科夫过程描述的是未来发生的事情只会被今天的环境影响而今天以前的环境无关。如A0->A1->A2，A0影响了A1的发生，A1影响了A2的发生，A0对于A2的发生的影响在马尔科夫过程中不考虑。比较经典的的变种算法就是PageRank.通过A..
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2017-11-10 10:54:52
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维特比算法基础 维特比算法是一个特殊，但应用最广的动态规划算法。利用动态规划，可以解决任何一个图中的最短路径问题。而维特比算法是针对一个特殊的图--篱笆网络(Lattice)的有向图最短路径问题而提出的。它之所以重要是因为，凡是使用隐含马尔科夫模型描述的问题都可以用它来解码。 假如用户输入的拼音是y ...
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2017-11-01 16:32:20
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1、MP(马尔科夫过程) 1.1、MDP介绍 1）MDP形式化地强化学习中的环境(此时假设环境完全可以观察) 2) 几乎所有强化学习问题都可以形式化为MDP(部分可观察的环境也可以转化为MDP????) 1.2、MDP定义 MDP是一个二元组<S，P>，其中S是状态集合；P是状态转移概率 2、MRP ...
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2017-10-23 00:57:10
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详解动态规划——邹博讲动态规划 7号晚听了邹博一次微课，正好是自己最近正在死磕的动态规划，所以搬好小板凳听邹博讲解动态规划。现将内容整理如下： 内容主要分为两个部分： 1. 动态规划和贪心的认识——工具：马尔科夫过程 2. 动态规划，通过3个DP中的经典问题详细讲解 1）最长递增子序列LIS 2）格 ...
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2017-10-02 11:52:44
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一、HMM建模 HMM参数： 二、HMM的３个假设 （一）马尔科夫假设 （二）观测独立性假设 （三）不变性假设 转移矩阵A不随时间变化 三、HMM的3个问题 （一）概率计算／评估－－－likelihood 给定模型参数以及观测序列，求当前模型参数下生成给定观测序列的概率。 1、穷举法 2、前向算法 ...
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2017-09-20 21:51:17
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1. 马尔可夫模型的几类子模型 马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。 马尔可夫决策过程(M ...
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2017-09-16 23:21:53
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我们有时称判别模型求的是条件概率，生成模型求的是联合概率。 常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。 常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、LDA、Restricted Boltzmann Machine等。 判 ...
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2017-09-16 23:21:30
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