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近似推理方法

时间：2025-01-27 10:03:50 来源：互联网作者：

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深度学习（三）：推断问题 (精确推断、近似推断、采样方法)2020年3月21日 · 近似推断解决一些精确推断无法解决的问题，当图结构中变量的局部关系比较复杂的时候，就会采用近似推断。主要有三种：采样法，是通过模拟的方法采样一些样本，用更多内容请查看https://www.cnblogs.com/liuxiangyan/p/12542483.html

概率图模型(四)-近似推理(BP算法/图切法) 本节将介绍两种主要使用的近似推理算法： BP算法与图切法 (扩展移动算法/交换移动算法/跳变移动算法)。在上一小记对BP算法在精确推理方面给出了简要说明，本小记将通更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/367680209

《高级机器学习》第七讲近似推断算法近似推断是贝叶斯学派机器学习的核心知识，本节课程比较简略，进一步学习可参照 b站《机器学习白板推导系列》以下两节变分推断： https://www. 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/430956576

变分推理（variational inference）近似推理简单地说就是一种用来近似一个计算复杂（intractable）的分布或者至少获得目标分布的一些统计量（statistics）的方法。首发于智能随想切换模式更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/138184201

https://blog.csdn.net/benny_zhou2004/article/details/近似推断学习的近似推理旨在通过一系列优化策略和方法，在保持一定精度的前提下，降低推理的计算成本，从而实现对大规模数据和复杂模型的快速学习和预测。更多内容请查看https://blog.csdn.net/benny_zhou2004/article/details/143205947

贝叶斯网专题7：基于蒙特卡洛法的近似推理之重要性抽样2024年1月5日 · 本文详细介绍了贝叶斯网中的近似推理方法，主要包括两种蒙特卡洛方法：接受-拒绝抽样和似然加权抽样。接受-拒绝抽样按照贝叶斯网的拓扑顺序进行抽样，但当证据概率更多内容请查看https://blog.csdn.net/deepbodhi/article/details/120021489

高级人工智能系列（一）——贝叶斯网络、概率推理 2022年11月20日 · 近似推理的思想就是采样。采样是以概率论相关知识作为背景的，即：从一个总体中采样，那么得到的样本是可以近似总体的，因为样本和总体具有一致性。更多内容请查看https://www.cnblogs.com/kindbrave/p/16904758.html

jjblogs.com近似推理算法及应用案例近似推理(Approximate Reasoning)是一种处理不确定和模糊信息的推理方法。它通过模糊逻辑和数学方法来处理问题，以提供基于不完全或模糊信息的直观、可靠的推理结更多内容请查看https://www.jjblogs.com/post/1115376

自动化学报http://www.aas.net.cn/cn/article/pdf/preview/10.3724/SP.J.1004[PDF]概率图模型中的变分近似推理方法2012年11月9日 · 纳了概率图模型推理问题的基本研究思路, 综述了目前主要的近似推理方法, 并分析了近似算法的单调性、收敛性和全局性等性质. 最后, 对概率图模型近似推理方法的研究方向更多内容请查看http://www.aas.net.cn/cn/article/pdf/preview/10.3724/SP.J.1004.2012.01721.pdf

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