| 概率图模型研究进展综述 |
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| 作者姓名： | 张宏毅 王立威 陈瑜希 |
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| 作者单位： | 机器感知与智能教育部重点实验室北京大学, 北京 100871;北京大学 信息科学技术学院 智能科学系, 北京 100871;机器感知与智能教育部重点实验室北京大学, 北京 100871;北京大学 信息科学技术学院 智能科学系, 北京 100871;机器感知与智能教育部重点实验室北京大学, 北京 100871;北京大学 信息科学技术学院 智能科学系, 北京 100871 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61222307,61075003) |
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| 摘 要： | 概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景.
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| 关 键 词： | 概率图模型 概率推理 机器学习 |
| 收稿时间： | 2013-07-17 |
| 修稿时间： | 2013-08-02 |
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