从名字上可以看出，这是一种或是一类模型，同时运用了概率和图这两种数学工具来建立的模型。那么，很自然的有下一个问题 1. 为什么要引入概率图模型？...对于一般的统计推断问题，概率模型能够很好的解决，那么引入概率图模型又能带来什么好处呢？...LDPC码的译码算法中的置信传播算法的提出早于因子图，这在一定程度上说明概率图模型不是一个从不能解决问题到解决问题的突破，而是采用概率图模型能够更好的解决问题。...《模式识别和机器学习》这本书在图模型的开篇就阐明了在概率模型中运用图这一工具带来的一些好的性质，包括 1....---- 三类图各有特点，适用于不同的场合，且这三类图是可以相互转换的。转换方式此处不做描述。 ---- 4.举例 HMM，隐马尔可夫模型，是一种有向图模型。
概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。...图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布，通过图结构表示随机变量之间的关系，使得模型的参数量得以减少。...推断在概率图模型中是一个关键的任务，因为它允许我们根据观测到的证据来推断未观测到的变量的状态，从而进行概率推理。 二、模型表示 概率图模型主要分为两类：有向图模型和无向图模型。 1....有向图模型（贝叶斯网络） 有向图模型使用有向非循环图（DAG）来描述变量之间的关系。在有向图中，节点表示随机变量，有向边表示因果关系。...无向图模型（马尔可夫网络） 无向图模型使用无向图来描述变量之间的关系。在无向图中，节点表示随机变量，无向边表示变量之间有概率依赖关系，但不指明因果关系。
机器之心专栏 在大模型时代，图机器学习面临什么样的机遇和挑战？是否存在，并该如何发展图的大模型？...针对这一问题，清华大学朱文武教授团队首次提出图大模型（Large Graph Model）概念，系统总结并梳理了图大模型相关的概念、挑战和应用；进一步围绕动态性和可解释性，在动态图大模型和解耦图大模型方面取得了研究进展...论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.14522 一、相关概念 （一）图大模型 图大模型是指具有大量参数的图机器学习模型，具有比小模型更强大的学习能力，能更好地对图数据进行理解...图基础模型（graph foundation model）：图基础模型是指一个经过预训练的图大模型能够处理不同领域的图数据和任务。这要求图大模型能够理解图的内在结构和性能，以具备图的 “常识知识”。...虽然图大模型有许多值得期待的能力，但目前尚未出现如 ChatGPT 一样成功的图大模型。接下来，我们将从图表征空间、图数据、图学习模型以及图应用对图大模型目前的研究进展和存在的瓶颈进行梳理。
From 洪亮劼老师 ---- 在过去10年里，特别是在深度学习（Deep Learning）红得发紫之前，概率图模型（Probabilistic Graphical Model）曾经是当仁不让的建模工具以及解决很多实际问题的...那么，在深度学习的强力冲击下，概率图模型的研究发展未来又是怎么样的呢？那很容易想到的就是和深度学习结合起来。...de Recherches Mathématiques联合举办的Deep Learning and Reinforcement Learning暑期学校上，机器学习权威Max Welling（这一在概率图模型时代有很多突出贡献的学者...0B6NHiPcsmak1NHJHdzEySzNNQ0U/view）（第二部分，https://drive.google.com/file/d/0B6NHiPcsmak1RmZ3bmtFWUd5bjA/view）的讲座，介绍了深度学习和概率图模型的结合工作...这个讲座适合对概率图模型有兴趣的朋友泛读。
B站讲解 概率图模型 考虑三个随机变量a,b,c，其联合概率分布为： P(a,b,c)=P(a)P(b\mid a)P(c\mid a,b) 将上述三个随机变量抽象成有向图中的3个结点 对于每个条件概率...概率图模型（Probabilistic Graphical Model）就是一类用图来表达随机变量之间关系的概率模型： 用一个结点表示一个或一组随机变量 结点之间的边表示变量间的概率关系 根据边的性质不同...，概率图模型大致可以分为两类： 使用有向无环图表示随机变量间的依赖关系，称为贝叶斯网络，适用于随机变量间存在显示的因果关系 使用无向图表示随机变量间的相关关系，称为马尔可夫网络，适用于随机变量间有关系，...在使用概率模型时，条件独立起着重要的作用，它简化了模型的结构，降低了模型训练和推断的计算量 贝叶斯网络 贝叶斯网络结构\mathcal{G}是一个有向无环图，其中每个结点对应于一个随机变量。...推断 在图模型中，推断（Inference）是指在观测到部分变量\mathbb{E}=\{e_1,e_2,...
简介Dall-E 由 OpenAI 发布，是一种基于深度学习的生成模型，它是一种改进的 GPT 模型，专门用于图像生成。Dall-E 可以根据文本描述生成与之相符合的原创性、真实的图像。...Dall-E 通过一个拥有 120 亿参数的 Transformer 模型来理解自然语言的输入，并生成相应的图片。这些图片不仅限于现实中已存在的图像，还包括虚拟的、现实中不存在的图像。...("img_" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png")def test_image_normal(): # 文生图，...指定模型，给出提示语和大小限制 response = client.images.generate( model="dall-e-3", prompt="一只猫在窗户边睡觉...根据提示在图2的标记上进行修改 response = client.images.edit( model="dall-e-2", image=open("img1.png
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。...本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。1. 项目概述我们的项目包括以下几个步骤：数据准备：准备图结构数据。...数据预处理：处理图数据以便输入到GNN模型中。模型构建：使用深度学习框架构建GNN模型。模型训练和评估：训练模型并评估其性能。2....环境准备首先，安装必要的Python库，包括numpy、networkx、tensorflow和spektral。spektral是一个专门用于图神经网络的Python库。...总结在本文中，我们介绍了如何使用Python实现一个简单的图神经网络模型。我们从数据准备、数据预处理、模型构建和模型训练等方面详细讲解了GNN的实现过程。
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。...本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。 1. 项目概述 我们的项目包括以下几个步骤： 数据准备：准备图结构数据。...数据预处理：处理图数据以便输入到GNN模型中。 模型构建：使用深度学习框架构建GNN模型。 模型训练和评估：训练模型并评估其性能。 2....环境准备 首先，安装必要的Python库，包括numpy、networkx、tensorflow和spektral。spektral是一个专门用于图神经网络的Python库。...总结 在本文中，我们介绍了如何使用Python实现一个简单的图神经网络模型。我们从数据准备、数据预处理、模型构建和模型训练等方面详细讲解了GNN的实现过程。
示例：该ER图转换为关系模型 商店 和 职工是一对多关系，一个商店有多个职工，而一个职工只能属于一家商店；即职工是多端，在职工的关系模型中加入商店的主键，作为职工关系模型的外键 商店（商店编号，商店名...，地址） 职工（职工编号，姓名，性别，商店编号） 商店和商品是多对多，可以将二者的联系类型 销售 也转换成关系模型 商品（商品号，商品名，规格，单价） 销售（商店编号，商品号，月销售量） 一般主键加下划线
1.常见的因果图模型对比下面师一些常用的因果图模型，并且师严格意义上的因果图模型，依据各标准进行对比，并以表格形式输出如下：模型名称因果方向有向无环图（DAG）混杂因素控制前门/后门准则模型假设与数据支持潜在变量识别因果路径复杂度时间顺序单向因果关系模型...因果图模型的不足之处因果图模型在分析和推理因果关系方面提供了强大的工具，但也存在一些限制和不足：模型假设的依赖性：因果图模型依赖于假设的因果关系。如果假设错误或不完整，模型的推理结果将不准确。...5.7 因果图模型的扩展因果影响图（Causal Influence Diagram）定义：因果影响图是一种扩展的因果图模型，结合决策节点和效用节点，表示决策过程中的因果关系。...写在最后因果图模型通过图形化的方法，帮助我们理解和分析变量之间的因果关系。不同类型的因果图模型在不同领域和场景中都有广泛应用。...通过选择合适的因果图模型，可以更好地揭示隐藏在数据背后的因果关系，做出更加科学和有效的决策。希望本文能帮助大家快速了解和应用这些因果图模型，提升研究和分析的能力。
尽管上述工作推进了图神经模型的泛化能力，但这些模型全都假设：训练数据和测试数据有相同的节点集合和特征空间。这极大地限制了预训练图模型的应用范围。因此，本文探索进一步提升图模型泛化能力的方法。...在搭建通用图模型时，一个重要的任务是能够高效地建模节点间关系，这能够增强模型在处理大量图数据时的模型效果和可扩展性。 C3....模型介绍 模型整体架构如下图所示，可以分为三个部分，分别为1）统一图Tokenizer，2）可扩展的图Transformer，3）大语言模型知识蒸馏。...大语言模型知识蒸馏 由于数据隐私等原因，获取各个领域的数据来训练通用图模型是很有挑战性的。...感受到大型语言模型（LLM）所展示的惊人知识和理解能力，我们利用其力量来生成各种图结构数据，用于通用图模型的训练。
用例图的含义 由参与者（Actor）、用例（Use Case） 以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例图。...用例图的作用 用例图是需求分析中的产物，主要作用是描述参与者与和用例之间的关系，帮助开发人员可视化地了解系统的功能。...用例图的构成元素 用例图的构成元素又四个：参与者（角色）、用例、系统边界、元素之间的关系 参与者(Actor)——与应用程序或系统进行交互的用户、组织或外部系统。用一个小人表示。...包含关系的两个优点： 提高了用例模型的可维护性，当需要对公共需求进行修改时，只需要修改一个用例而不必修改所有与其有关的用例。...用例图实例 销售员用例图 仓库管理员用例图 采购员用例图 会计用例图 系统管理元用例图 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
图论问题在高中数学联赛试题中很常见，这个点跟图模型的一个重要特性有或多或少的关联：图模型的形式足够简单，但图模型下提出的问题往往很复杂。...而图模型可以很好地建模主谓宾，即以主、宾为两个对象（顶点），以谓语表示对象间的关联或交互（边）。因此图模型能很好地建模主谓宾，进而建模陈述句、信息。...而在图模型中，定位单个“吴健雄”的出现就能够同时定位其相关的所有关联关系，如邻接表。...此外，在对传统关系数据多级join的优化过程，往往也将关系数据进行图模型化的过程。...回到“吴健雄”与“袁世凯”关系的问题，这个问题在图模型中会以路径的形式来建模，而图算法中有大量针对路径的优化工作，这也是图模型关联高效性的一个来源。
相关阅读： DeepWalk：图网络与NLP的巧妙融合 Node2Vec：万物皆可Embedding LINE：不得不看的大规模信息网络嵌入 TADW：当DeepWalk加上外部文本信息 Graph-Bert...，但是『图』本身结构十分复杂，仅使用浅层模型往往无法很好地表示。...基于此，论文提出了『SDNE』模型，利用深度非线性层来捕获更复杂的图信息。...SDNE模型 关于模型，其实本质就是「自编码器」。...整体的SDNE模型如下图所示（图中有几处错误，会在下文纠正） ? 怎么看这个图？
在以图搜图的过程中，需要以来模型提取特征，通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形。 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法。...图片预处理方法，看这里： https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章， 传送门在此： InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下...steps, validation_data=validation_generator, validation_steps=steps, class_weight='auto') # 保存模型...base_model.input, output=base_model.get_layer('block4_pool').output) img_path = "C:/Users/Administrator/Pictures/搜图/...model = load_model(filepath="my_inceptionV3.h5") img = image.load_img("C:/Users/Administrator/Pictures/搜图/
“虽然没有人这样说，但我认为人工智能几乎是一门人文学科。这是一种试图理解人类智力和人类认知的尝试。”
【Awesome-Graph-LLM：图网络GNN+大型语言模型(LLM)相关资源列表】 github.com/XiaoxinHe/Awesome-Graph-LLM Datasets & Benchmarks
随机网络模型之ER随机图模型 我们现实中的各种关系网可以用一种网络模型表示...，本文介绍ER随机网络模型及其R语言实现。...随机网络的生成方式有很多种，ER随机图是随机网络模型中最经典的一种，本文主要介绍ER随机网络及其 算法思路： （1）初始化：给定N个节点，所有节点为孤立节点，连边概率p[0,1] （2）随机连边：
TLDR: 港大发布通用图基座模型OpenGraph，巧妙地从大语言模型（LLM）中蒸馏零样本以增强图泛化能力。...尽管上述工作推进了图神经模型的泛化能力，但这些模型全都假设：训练数据和测试数据有相同的节点集合和特征空间。这极大地限制了预训练图模型的应用范围。因此，本文探索进一步提升图模型泛化能力的方法。...在搭建通用图模型时，一个重要的任务是能够高效地建模节点间关系，这能够增强模型在处理大量图数据时的模型效果和可扩展性。 C3....模型介绍 模型整体架构如下图所示，可以分为三个部分，分别为1）统一图Tokenizer，2）可扩展的图Transformer，3）大语言模型知识蒸馏。...感受到大型语言模型（LLM）所展示的惊人知识和理解能力，我们利用其力量来生成各种图结构数据，用于通用图模型的训练。
与以往的研究不同,同时对静态图和动态图嵌入文献进行全面回顾,我们提出一种静态图嵌入和动态图嵌入通用分类方法, 即基于矩阵分解的图嵌入、基于随机游走的图嵌入、基于自编码器的图嵌入、基于图神经网络（GNN）...的图嵌入和基于其他方法的图嵌入。...其次,对静态图和动态图方法的理论相关性进行分析,对模型核心策略、下游任务和数据集进行全面总结。最后,提出了四个图嵌入的潜在研究方向。...当前,很多综述[16,17,18,19,20,21]对图嵌入方法进行了归纳与总结,但存在两大局限：一是部分综述仅涉及传统方法介绍,许多新模型没有纳入研究;二是这些综述只关注静态图嵌入或动态图嵌入,忽略了二者之间的关联性...本文对图嵌入方法进行全面系统性综述,有以下三方面的贡献：（1）提出一种新的图嵌入分类法,同时对静态图和动态图方法进行分类;（2）对现有模型进行系统性分析,为理解现有方法提供新视角;（3）提出了四个图嵌入的潜在研究方向
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