《计算机视觉:模型、学习和推理》——2.3 边缘化
2023-09-11 14:19:11 时间
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉:模型、学习和推理》一书中的第2章,第2.3节,作者:(英)普林斯(Prince,J. D.)著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
2.3 边缘化任意单变量的概率分布都可以通过在联合概率分布上求其他变量的和(离散)或积分(连续)而得到(见图2-4)。例如,如果x和y是连续的,并且已知Pr(x,y),那么通过如下计算就可以得到概率分布Pr(x)和Pr(y):
图2-4 联合概率分布和边缘概率分布。边缘概率Pr(x)由联合概率Pr(x,y)中对所有的y值求和(离散)或积分(连续)所得。同样,边缘概率Pr(y)是通过对所有x求和或积分而得的。注意,由边缘分布与联合分布具有不同的比例(在同一比例下,边缘分布会由于是从一个方向求得的和值所以显得更大)。a) x和y是连续的。b) x和y是离散的。c) 随机变量x是连续变量,变量y是离散的
所求出的分布Pr(x)和Pr(y)称为边缘分布,其他变量的积分/求和过程称为边缘化。联合分布Pr(x,y)中忽略变量y的影响,计算边缘分布Pr(x)的过程也可以简单地解释为:计算x的概率分布且忽略(或不考虑)y的值。
一般来说,可以通过边缘化所有其他的变量求出任何变量子集的联合概率。例如,给定变量w、x、y、z,其中w是离散的,z是连续的,可以使用下面的式子求得Pr(x,y):
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计算机视觉中的transformer模型创新思路总结 本文回顾了ViT的结构,总结了计算机视觉中的transformer的主要改进思路:改进分块,改进位置编码,改进Encoder,增加Decoder。每个思路下都介绍了相关的论文,介绍了这些论文的提出出发点和改进思路。 本文的目的不在于介绍transformer现在有哪些模型,而在于学习借鉴别人发现问题并改进的思路,从而在自己方向上提出合适且合理的改进。
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《计算机视觉:模型、学习和推理》一导读 计算机视觉是一门工程学科,机器在现实世界中捕获的视觉信息可以激发我们的积极性。因此,我们通过使用计算机视觉解决现实问题来对我们的知识进行分类。
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