PETS：伯克利大神Sergey Levine指导的概率集成轨迹采样算法
论文题目：Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models所解决的问题？ 基于模型的强化学习算法由于要使用一个深度神经网络去学习一个环境model，而纯神经网络这种大参数的近...
概率图推断之变量消除算法
概率图推断之变量消除算法 接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或马尔可夫随机场），我们真正关注的是如何使用它来解决问题，例如判断给定的邮件是不是垃圾邮件。更确切地说，我们关注两类问题： 边际推断：在我们将所有其他变量相加后，模型中给定变量的概率是多少（例如垃圾邮件...
基于matlab模拟四类CFAR检测算法的检测概率与SNR的关系
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 ...
【蝴蝶算法】基于随机惯性权重策略+最优邻域扰动策略+动态转换概率策略的蝴蝶算法求解单目标优化问题附matlab代码IBOA
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【鲸鱼算法】基于融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法PTMWOA求解单目标优化问题附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷...
Interview：算法岗位面试—BAT公司问题面试之计算机基础(进程与线程的区别)、经典概率问题等集锦
计算机基础问题1、进程与线程的区别进程：进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。线程：线程（thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单...
三个反直觉的概率问题 5月26日 【今日算法】
首先，计算概率有下面两个最简单的原则： 原则一、计算概率一定要有一个参照系，即「样本空间」，也就是随机事件可能出现的所有结果。事件 A 发生的概率 = A 包含的样本点 / 样本空间的样本总数。 原则二、计算概率一定要明白，概率是一个连续的整体，也就是所谓的条件概率，不可以把连续的概率分割开。 上述...
隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率
在隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型中，我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题，本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法，即已知模型和观测序列，求观测序列出现的概率。1. 回顾HMM问题一：求观测序列的概率首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型...
清华大学朱军：深度生成模型、算法和概率编程库（附视频+PPT）
本文选自清华大学计算机系长聘副教授、智能技术与系统国家重点实验室副主任朱军所做的题为《Deep Generative Models,Algorithms and a Probabilistic Programming Library》的报告。 原文发布时间为：2018-04-21 本文作者：朱军 本...
条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率
1. linear-CRF的三个基本问题 在隐马尔科夫模型HMM中，我们讲到了HMM的三个基本问题，而linear-CRF也有三个类似的的基本问题。不过和HMM不同，在linear-CRF中，我们对于给出的观测序列xx是一直作为一个整体看待的，也就是不会拆开看(x1,x2,...)(x1,x...
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