深蓝学院 – 概率图模型[价值599元]

深蓝学院 - 概率图模型[价值599元] IT教程 第1张

/概率图模型课程
├──第一章概率图模型简介
│ └──第一节PGM简介
│ ├──任务1-2:概率图模型简介.mp4
│ └──PGM简介-1.1(20190818).pptx
├──第二章概率图模型的表示
│ ├──第二节贝叶斯网络
│ │ ├──任务4-2:贝叶斯网络.mp4
│ │ └──PGM表示-2.2(20190825).pdf
│ ├──第二章作业及说明
│ │ ├──HW第二章
│ │ │ ├──PGM-hw1
│ │ │ │ ├──code
│ │ │ │ │ ├──AssignmentToIndex.m
│ │ │ │ │ ├──BN_Represent.m
│ │ │ │ │ ├──FactorMarginalization.m
│ │ │ │ │ ├──FactorProduct.m
│ │ │ │ │ ├──FactorTutorial.m
│ │ │ │ │ └──IndexToAssignment.m
│ │ │ │ └──A Comparative Study of Energy Minimization.pdf
│ │ │ └──PGM表示-hw(20190825).pdf
│ │ └──任务2-2:第二章作业说明.mp4
│ ├──第三节马尔可夫随机场
│ │ ├──【课件】PGM表示-2.3马尔科夫随机场.pdf
│ │ └──任务5-2:马尔科夫随机场.mp4
│ ├──第四节因子图
│ │ ├──【课件】PGM表示-2.4因子图.pdf
│ │ └──任务6-2:因子图.mp4
│ └──第一节概率论与图论基础
│ ├──任务3-2:概率论与图论基础知识.mp4
│ └──PGM表示-2.1(20190818).pdf
├──第三章概率图模型的精确推理
│ ├──第二节团树传播算法
│ │ ├──任务9-2:团树传播算法.mp4
│ │ └──PGM精确推理3.3(20190902).pdf
│ ├──第三节信念传播算法(BP算法)
│ │ ├──任务10-2:信念传播算法(BP算法).mp4
│ │ └──PGM精确推理3.4.pdf
│ ├──第四节二值图切法
│ │ ├──任务11-2:二值图切法 (2).mp4
│ │ ├──任务11-2:二值图切法.mp4
│ │ └──PGM精确推理3.5.pdf
│ ├──第一节推理问题分类&变量消元法
│ │ ├──任务8-2:推理问题分类&变量消元法.mp4
│ │ └──PGM精确推理3.1-3.2(20190902).pdf
│ └──作业及代码
│ ├──第三章作业说明.mp4
│ └──code.zip
├──第四章:概率图模型的近似推理
│ ├──第二节:基于图切法的近似推理
│ │ ├──kk 2019-09-29 16-35-40.mp4
│ │ └──PGM近似推理4-220190921.pdf
│ ├──第四章作业
│ │ ├──第四章作业说明.mp4
│ │ ├──code.zip
│ │ └──to_compile_mf2.zip
│ └──第一节:BP算法的能量最小化解释
│ ├──任务12-2:BP算法的能量最小化解释.mp4
│ └──PGM近似推理4-120190921.pdf
├──第五章概率图模型的学习
│ ├──第二节:结构学习
│ │ ├──任务16-2:结构学习.mp4
│ │ └──PGM学习-5.2(20190928).pdf
│ ├──第一节:参数学习
│ │ ├──任务15-2:参数学习.mp4
│ │ └──PGM学习-5.1(20190928).pdf
│ └──第五章作业.pdf
├──第6章 概率图模型的应用
│ ├──第1节 条件随机场在自然语言处理中的应用
│ │ ├──第1节 条件随机场在自然语言处理中的应用.mp4
│ │ └──PGM应用6.1(20191016).pdf
│ ├──第2节 概率图模型在医学图像中的应用
│ │ ├──第2节 概率图模型在医学图像中的应用.mp4
│ │ └──PGM应用6.2(20191016).pdf
│ └──第3节 概率图模型在计算机视觉中的应用
│ ├──第3节 概率图模型在计算机视觉中的应用.mp4
│ └──第3节 概率图模型在计算机视觉中的应用.pdf
├──重录马尔科夫随机场.mp4
└──PGM大作业.pdf

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