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UCL - Comp0085 概率模型中的近似推理和学习 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0085 概率模型中的近似推理和学习 考试&作业&论文辅导

课程简介 Course Overview


UCL- Comp0080概率图形模型介绍了概率图形模型(如贝叶斯网络和马尔可夫网络)中近似推理和学习的基础。课程侧重于由条件指数式家庭分布组成的模型,涵盖随机(蒙特卡洛)方法和确定性近似值。学生将讨论这些方法在现实世界机器学习中的应用,包括跟踪和学习问题。


课程目标 Course Objectives


  • 理解和实施最新的近似推理技术。

  • 能够为概率图形模型领域的研究做出贡献。


课程学习成果 Course Learning Outcomes


成功完成本课程后,学生将能够:


  • 掌握近似推理技术的实施。

  • 在概率图形模型领域做出贡献。


课程学习内容 The Course Learning Content Includes


该课程涵盖以下主题:


  • 非线性、分层(深度)和分布式模型。

  • 独立组件分析、Boltzmann机器、Dirichlet主题模型和歧管发现。

  • 平均场方法、变分近似和变分贝叶斯。

  • 期望传播。

  • 循环信念传播、伯特自由能和扩展。

  • 凸方法和凸的边界。

  • 蒙特卡罗方法,包括排斥和重要性采样、吉布斯采样、大都市束缚、累加的重要性采样、汉密尔顿蒙特卡洛、切片采样、顺序蒙特卡洛(粒子过滤)。

  • 其他主题根据时间安排。


课程所需条件 Course Requirements


要有资格选择此课程作为可选或选修课程,学生必须:


  • 在计划和年度学习年份中注册该课程。

  • 已修读概率和无监督学习(Comp0086)课程。


如需了解有关UCL-概率模型中的近似推理和学习 课程辅导以及其他英国课程辅导的详细信息,请随时咨询DR.D留学生辅导机构。