Probabilistische grafische Modelle (PGMs) sind ein reichhaltiger Rahmen für die Kodierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen in komplexen Bereichen: gemeinsame (multivariate) Verteilungen über eine große Anzahl von Zufallsvariablen, die miteinander interagieren. Diese Darstellungen befinden sich an der Schnittstelle zwischen Statistik und Informatik und stützen sich auf Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie, Graphenalgorithmen, maschinelles Lernen und mehr. Sie bilden die Grundlage für die modernsten Methoden in einer Vielzahl von Anwendungen, wie z.B. der medizinischen Diagnose, dem Bildverständnis, der Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und vielen, vielen mehr. Sie sind auch ein grundlegendes Werkzeug bei der Formulierung vieler Probleme des maschinellen Lernens.
Probabilistische grafische Modelle 2: Inferenz
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Probabilistische grafische Modelle
Dozent: Daphne Koller
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Inferenz
- Kategorie: Gibbssche Stichprobe
- Kategorie: Markov-Ketten-Monte-Carlo (MCMC)
- Kategorie: Propagierung von Überzeugungen
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8 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dieses Modul bietet einen Überblick über die wichtigsten Arten von Inferenzaufgaben, die typischerweise bei grafischen Modellen auftreten: Abfragen bedingter Wahrscheinlichkeiten und das Finden der wahrscheinlichsten Zuordnung (MAP-Inferenz).
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2 Videos
In diesem Modul wird der einfachste Algorithmus für die exakte Inferenz in grafischen Modellen vorgestellt: die Variableneliminierung. Wir beschreiben den Algorithmus und analysieren seine Komplexität im Hinblick auf die Eigenschaften der Graphenstruktur.
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4 Videos1 Aufgabe
Dieses Modul beschreibt eine alternative Sichtweise der exakten Inferenz in grafischen Modellen: die der Nachrichtenübermittlung zwischen Clustern, von denen jedes einen Faktor über eine Teilmenge von Variablen kodiert. Dieser Rahmen bietet eine Grundlage für eine Vielzahl von exakten und approximativen Inferenzalgorithmen. Wir konzentrieren uns hier auf den grundlegenden Rahmen und auf seine Instanziierung im exakten Fall der Cliquenbaumpropagation. Eine optionale Lektion beschreibt den LBP-Algorithmus (loopy belief propagation) und seine Eigenschaften.
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9 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
Dieses Modul beschreibt Algorithmen zur Ermittlung der wahrscheinlichsten Zuordnung für eine als PGM kodierte Verteilung (eine Aufgabe, die als MAP-Inferenz bekannt ist). Wir beschreiben Algorithmen zur Nachrichtenübermittlung, die den Algorithmen zur Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten sehr ähnlich sind, mit der Ausnahme, dass wir uns auch überlegen müssen, wie wir die Ergebnisse dekodieren, um eine einzelne Zuordnung zu konstruieren. In einem optionalen Modul beschreiben wir einige andere Algorithmen, die ganz andere Techniken verwenden können, indem sie die kombinatorische Optimierung der MAP-Aufgabe ausnutzen.
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5 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul besprechen wir eine Klasse von Algorithmen, die Zufallsstichproben verwenden, um ungefähre Antworten auf bedingte Wahrscheinlichkeitsabfragen zu liefern. Am häufigsten wird die Klasse der Markov-Chain-Monte-Carlo-Algorithmen (MCMC) verwendet, zu denen der einfache Gibbs-Sampling-Algorithmus sowie eine Familie von Methoden gehören, die als Metropolis-Hastings bekannt sind.
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5 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
In dieser kurzen Lektion erörtern wir die Komplexität der Anwendung einiger der exakten oder approximativen Inferenzalgorithmen, die wir in diesem Kurs gelernt haben, auf dynamische Bayes'sche Netzwerke.
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1 Video1 Aufgabe
Dieses Modul fasst einige der Themen zusammen, die wir in diesem Kurs behandelt haben, und diskutiert Kompromisse zwischen verschiedenen Algorithmen. Es enthält auch die Abschlussprüfung des Kurses.
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1 Video1 Aufgabe
Dozent
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Geprüft am 28. Mai 2017
Geprüft am 31. Juli 2018
Geprüft am 19. Jan. 2021
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Häufig gestellte Fragen
Die grundlegenden Schritte eines Algorithmus zur Variableneliminierung oder Nachrichtenübermittlung ausführen
Verstehen, wie die Eigenschaften der Graphenstruktur die Komplexität der exakten Inferenz beeinflussen, und dadurch abschätzen, ob eine exakte Inferenz wahrscheinlich machbar ist
Die grundlegenden Schritte eines MCMC-Algorithmus durchgehen, sowohl Gibbs Sampling als auch Metropolis Hastings
Verstehen, wie die Eigenschaften des PGM die Effizienz von Sampling-Methoden beeinflussen, und dadurch abschätzen, ob MCMC-Algorithmen wahrscheinlich effektiv sind
Entwurf von Metropolis-Hastings-Vorschlagsverteilungen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit gute Ergebnisse liefern
Berechnen Sie eine MAP-Zuweisung durch exakte Inferenz
Die Teilnehmer des Honors-Tracks werden in der Lage sein, Message-Passing-Algorithmen und MCMC-Algorithmen zu implementieren und auf ein reales Problem anzuwenden
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