序言在深度学习的广阔领域中，结构化概率模型（Structured Probabilistic Models\text{StructuredProbabilisticModels}Structured Probabilistic Models）扮演着至关重

一、几何概率模型①样本空间的样本点为无限个②每个样本点发生的可能性是均等的③P(A)=事件A的几何度量值/样本空间的几何度量值说明：如果样本空间的样本点为有限个，则为古典概型通过2个例子，来感受下两者的区别①例：在[1,4]区间内，任意取一个整数，求该整数＜2的概率设：事件A为整数＜2第1

定义输入:训练数据集T={(x1

定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测从而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列(StateSequence);每个状态生成一个观测,而由此产生的观测

目录1.前言2.二进制算术编码3.CABAC编码原理分析3.1.自适应算术编码3.1.1.算法流程流程3.1.2.自适应3.1.3.码流输出(区间缩放)3.1.4自适应算术编码的计算复杂度及优化3.1.4.1自适应概率模型背景3.1.4.2.自适应概率模型设计3.1.4.2.1.自适应概率模型量化3.1.4.2.1.自适

扩散模型通常是一种生成式深度学习模型，它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体，其中最流行的是条件文本模型，能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型（如Control-Net）甚至能将图像与某些艺术风格融合。在本文中，我们将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散概率模型（DDPM）。

DDPM正向过程定义前向过程被定义为一个从初始数据x0x_0x0​开始的马尔可夫链。而他的目标是要由

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、统计学习分类1.基本分类1.1监督学习1.2无监督学习1.3强化学习1.4半监督学习和主动学习2.模型分类2.1概率模型与非概率模型2.2线性与非线性2.3参数化和非参数化模型3.算法分类4.技巧

马尔可夫模型（离散时间序列样本）指第i时刻的取值依赖于且仅依赖于第i-1时刻的取值的样本串转移率在前一时刻某取值下当前时刻取值的条件概率马尔可夫模型状态转移矩阵用于查找某一状态的转移率离散变量的概率模型估计1、确定概率模型类型2、根据训练样本分别估计各类中

DenoisingDiffusionProbabilisticModelsNeurlPS2020https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdfDALLE2https://openai.com/dall-e-2/Abstract​ 我们提出了使用扩散概率模型的高质量图像合成结果，这是一类受非平衡热力学启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过在加权变异

序列标注，给定一个序列，找出序列中每个元素对应的标签。中文分词、词性标注、命名实体识别都可以转化为序列标注问题。 词法分析：中文分词、词性标注、命名实体识别中文分词：将文本分隔为有意义的词语词性标注：确定每个词语的类别和浅层的歧义消除命名实体识别：识别出较长的专有

基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程充电时间的概率模型采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后得到电动汽车的负荷预测结果 这段代码主要是用来模拟电动汽车的充电功率需求，并进行蒙特卡洛仿真。

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深度学习从业者通常与其他从事结构化概率模型研究的机器学习研究者使用相同的基本计算工具。然而，在深度学习中，我们通常对如何组合这些工具作出不同的设计决定，导致总体算法

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1导引在上一篇博客《图数据挖掘：网络中的级联行为》中介绍了用基于决策的模型来对级联行为进行建模，该模型是基于效用(Utility)的且是是确定性的，主要关注于单个节点如何根

谷歌和斯坦福最新合作综述报告，发表在物理学的顶级期刊“凝聚态物理年鉴”（AnnualReviewofCondensedMatterPhysics）。作者YasamanBahri,JonathanKadmon,JeffreyPenni