【深度学习】概率图模型理论简介

ops/2024/9/23 22:35:18/

概率图模型

1 概率图模型
2 模型表示
- 2.1 有向图模型（Bayesian networks 贝叶斯网络）
- 2.2 无向图模型（Markov random fields 马尔可夫网络）
参考

概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布，通过图结构表示随机变量之间的关系，使得模型的参数量得以减少。

1 概率图模型

在概率图模型中

随机变量通常用斜体的大写字母表示，取值用斜体的小写字母表示。
随机向量用粗斜体的大写字母表示，其取值用粗斜体的小写字母表示。

2 模型表示

概率图模型主要分为两类：有向图模型和无向图模型。

2.1 有向图模型（Bayesian networks 贝叶斯网络）

贝叶斯网络是一种有向图模型，是由节点

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