随机概率重建-MAP算法 随机概率重建:利用贝叶斯理论作为框架,理想图像的先验知识作为约束条件进行图像重建.常用的随机概率超分辨率重建包括最大后验概率估计法(MAP)和极大似然估计法(ML). MAP算法最早由Schultz和Stevenson引入,针对运动估计过程的病态性,利用Huber-Markov先验模型将超分辨率问题转变为一个具有唯一解的条件最优问题. Hardie等提出一种同时与超分辨率图像和配准参数有关的MAP代价函数,该方法对误差具有较强的稳定性. Cheeseman基于高斯先验模

这里不讲定量的公式.(由于我也没全然弄明确.不想误人子弟)仅仅谈高速定性理解. 隐Markov模型原理 隐Markov模型(Hidden Markov Model.HMM)的实质就是:已知几种原始分类,预測未知原始分类的观測状态的原始分类的过程.其应用是求观測状态到分类的近似最大似然预计.近似是由于理论最大的实际计算量太大,无法做,所以找了个优化求近似最优的方法,简称EM算法. 一个直观理解的样例: 问题题干: 设某人在3个装有红白两种颜色球的盒子中,任取一个盒子,然后在此盒子中连续抽取m次,每

因为看一篇题为 Passive Measurement of Interference in WiFi Network with Application in Misbehavior Detection的文章,学习了马尔科夫模型.之前一直主观觉得马尔科夫模型太难,看过之后其实不过如此,恰恰相反,这个模型本身还简化了原本复杂的概率网络.<模式识别>对马尔科夫和隐马尔可夫介绍得非常详尽易懂.马尔科夫模型是一个非常useful的工具. 几个重要概念: 马尔可夫假设:在一个随着时间观测到的对象序列中,

Markov Chain 马尔科夫链(Markov chain)是一个具有马氏性的随机过程,其时间和状态参数都是离散的.马尔科夫链可用于描述系统在状态空间中的各种状态之间的转移情况,其中下一个状态仅依赖于当前状态.因为系统是随机变化的,所以不可能百分百预测出未来某个时刻的系统状态,但是我们可以预测出未来时刻系统处在某个状态的概率. 下面我们从实际生活中的天气预测问题入手解析马尔科夫链.现将天气的状态粗分为三种:1-雨雪天气.2-多云.3-天晴.假设明天的天气情况仅和今天的天气有关,根据大量的气象

对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!http://www.tensorflownews.com.我们的公众号:磐创AI. 一. 介绍 世界上每天都在生成数量惊人的文本数据.Google每秒处理超过40,000次搜索,而根据福布斯报道,每一分钟我们都会发送1600万条短信,并在Facebook上发布510,00条评论.那么一个外行人来说,是否真的很难处理如此庞大的数据量? 仅新闻网站和其他在线媒体每小时就会产生大量的文本内容.如果没有合适的工具,分析文本数据的模

今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型,思路来源是下面这篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive impairment and dementia Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry 2021;92:136-142. 我们知道轻度认知损害

粒子滤波确实是一个挺复杂的东西,从接触粒子滤波到现在半个多月,博主哦勒哇看了N多篇文章,查略了嗨多资料,很多内容都是看了又看,细细斟酌.今日,便在这里验证一下自己的修炼成果,请各位英雄好汉多多指教. 讲粒子滤波之前,还得先讲一个叫”贝叶斯滤波”的东西,因为粒子滤波是建立在贝叶斯滤波的基础上的哩.说太多抽象的东西也很难懂,以目标跟踪为例,直接来看这东西是怎么回事吧: 1. 首先咋们建立一个动态系统,用来描述跟踪目标在连续时间序列上的变换情况.简单一点,我们就使用目标的位置(i,j)作为这个动态系统

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

 今天,西瓜哥来谈谈高端存储的一股势力,RAID 2.0,最近被华为HVS搞得风生水起,神奇的让人摸不着头脑.我还是从一个高端存储的江湖说起吧. 据说很久很久以前(别扔臭鸡蛋,讲故事都是这样的…),L国王有个美丽的D公主(代表数据库DB),特别喜欢吃西瓜果盘(代表主机看到的LUN),饭量惊人,一次可以吃2个.D公主吃水果有一个懒习惯,就如泰国人一样,水果都是切成小块(Extend)后拼成果盘(LUN),用牙签吃.D公主还有一个小脾气,这个果盘如果有一小块是坏的,就整个果盘扔掉(代表数据丢失).L

前言——我是不是老了 前天看了一个关于AI类的综艺节目我感觉整个人都不好了.这个综艺的名字叫<智造将来>上面那个小屁孩自己写了一个智能语音助手,这个小屁孩叫袁翊闳是2018年百度AI开发者大会最小参赛者,我在想我是不是老了啊?这技术普及的也太快了吧!我在读研究生才开始接这个的.还有想要转战AI但是还在考虑学习难度的老铁们再不做决定就要被小学生超越了. 05后小屁孩的AI编程路 由于小蓝应用技术过于复杂,袁翊闳还为现场观众画了一张知识图谱.这是那个13岁小屁孩开发的智能语音助手的知识图谱,虽然写

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网上找的一个latex中文模板,感觉很简单,在我机器上有点小问题,完善记录一下. %要运行该模板,LaTex需要安装CJK库以支持汉字. %字体大小为12像素,文档类型为article %如果你要写论文,就用report代替article %所有LaTex文档开头必须使用这句话 \documentclass[12pt]{article} %使用支持汉字的CJK包 \usepackage{CJK} %开始CJK环境,只有在这句话之后,你才能使用汉字 %另外,如果在Linux下,请将文件的编码格式设

LaTeX 的对参考文献的处理实在是非常的方便,我用过几次,有些体会,写出来供大家参考.当然,自己的功力还不够深,有些地方问题一解决就罢手了,没有细究. LaTeX 对参考文献的处理有这么一些优点: 1. 可以维护一个 bib 文件,在你的整个研究生涯可以只维护这样一个文件,就象一个数据库,每个参考文献是一个记录,由一个唯一的 ID (例如下面的 MartinDSP00)描述.比如我的 myreference.bib 文件里一条典型的文献是这样的: @article{MartinDSP00,  

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu

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认知计算,还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起,本文主要是对<Probabilistic Robotics>中贝叶斯滤波器部分的详细讲解. 这一部分,我们先回顾贝叶斯公式的数学基础,然后再来介绍贝叶斯滤波器. (一). 概率基础回顾 我们先来回顾一下概率论里的基本知识: 1. \( X \):  表示一个随机变量,如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} \). 2. \( p(X=x_i) \):表示变量\( X \)的值为 \( x_i \)的概率. 3

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天

理论沉淀:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 参考链接:http://www.zhihu.com/question/20962240 参考链接:http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8923501 本博文链接:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/5011727.html 1 题设 假设有n个骰子(从1~n编号),每个骰子有m面,每面标有一个数字且不重复,数字取值限制在[1,m].(1