<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> Python | 数学 | 概率 | 图论 | 图模型 | 消息传递推理 | 循环消息 | 置信传播 | 和-积消息传播 | 算法 | 多维 | 姿势估计 | 超图结构 | 解码 | 量子计算 | GPU | 变分推理 | 贝叶斯 | 高斯 | 蜂窝通信 | Wi-Fi

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🎯要点

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📜消息传递推理算法用例

📜Python精神病算法和自我认知异类数学模型

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
 "Python":90
 "C++":80
 "MATLAB":70

pie title 内容分比
 "数学":90
 "概率统计":80
 "图论":70
 "算法":60
 "机器人多维姿势估计":30
 "量子计算解码":30
 "GPU变分推理":40
 "蜂窝通信、Wi-Fi数据处理":50
 "加密协议":40

✂️梗概

🍇Python图消息数学

和积消息传递是一种有效应用概率的和规则和乘积规则来计算不同分布的算法。例如，如果离散概率分布 $p\left(h_1, v_1, h_2, v_2\right)$ 可以分解为

$$ p\left(h_1, h_2, v_1, v_2\right)=p\left(h_1\right) p\left(h_2 \mid h_1\right) p\left(v_1 \mid h_1\right) p\left(v_2 \mid h_2\right) $$

我可以通过将各项相乘并对其他变量求和来计算边际，例如 $p\left(v_1\right)$。

$$ p\left(v_1\right)=\sum_{h_1, h_2, v_2} p\left(h_1\right) p\left(h_2 \mid h_1\right) p\left(v_1 \mid h_1\right) p\left(v_2 \mid h_2\right) $$

有了边际，我们就可以计算 $p\left(v_1\right) 和 p\left(v_1, v_2\right)$ 等分布，这意味着我们还可以计算像$p\left(v_2 \mid v_1\right)$的项。置信传播提供了一种计算这些边际的有效方法。

在此，我将使用有向图形模型对其进行编码。

 import numpy as np
 from collections import namedtuple

离散条件分布 $p\left(v_1 \mid h_1\right)$ 可以表示为具有两个轴的数组，例如

$$ h_1= a h_1= b h_1= c\\ \begin{array}{llll} v_1=0 & 0.4 & 0.8 & 0.9 \\ v_1=1 & 0.6 & 0.2 & 0.1 \end{array} $$

对每个变量使用一个轴可以推广到更多变量。例如，5 变量 $p\left(h_5 \mid h_4, h_3, h_2, h_1\right)$ 可以用具有五个轴的数组表示。