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2023年05月

• 05.19 15:33:00
  发表了文章 2023-05-19 15:33:00

  因果发现方法概述

  直到今天，发现因果关系仍然不是一件简单的事情，要么需要进行精心控制的实验，要么依赖人类的原始直觉。随着技术的不断进步，人工智能可以帮助我们发现因果关系。因果AI能够结合人类直觉和经验，通过观测数据自主发现因果关系。

  
• 05.19 15:21:21
  发表了文章 2023-05-19 15:21:21

  概率图推断之信念传播

  变量消除算法有个致命的缺陷：每次查询都要要从头开始重新启动算法。这样会非常浪费资源，并且在计算上很麻烦。 这个问题也很容易避免。通过在第一次运行变量消除算法后缓存这些因子，我们可以轻松地计算新的边缘概率查询，基本上不需要额外的成本。 实现上面的功能有2中算法：信念传播（BP）和全联结树算法，本文先介绍信念传播算法。

  
• 05.19 15:18:39
  发表了文章 2023-05-19 15:18:39

  概率图推断之变量消除算法

  事实证明，推理是一项颇具挑战的任务。对于很多我们感兴趣的概率，要准确回答这些问题都是NP难题。至关重要的是，推理是否容易处理取决于描述概率的图的结构。尽管有些问题很难解决，我们仍然可以通过近似推理方法获得有用的答案。

  
• 05.19 15:11:57
  发表了文章 2023-05-19 15:11:57

  概率图表示之马尔可夫随机场

  马尔可夫随机场可以简洁地表示有向模型无法表示的独立性假设，是贝叶斯网络和有向图模型的有效补充。

  
• 05.19 14:56:09
  发表了文章 2023-05-19 14:56:09

  概率图表示之贝叶斯网络

  有向图模型（又称贝叶斯网络）是一类概率分布，它让有向图可以自然地描述紧凑参数化。形式地讲，贝叶斯网络是一个有向图G = (V,E)。

  
• 05.19 14:46:03
  发表了文章 2023-05-19 14:46:03

  【附录】概率基本性质与法则的推导证明

  本文从概率论三大公理出发，推导证明概率基本法则。

  
• 05.19 14:19:44
  发表了文章 2023-05-19 14:19:44

  概率论基础

  因为概率图模型会涉及大量概率论的知识，所以在开始概率图模型之前，首先让我们回顾一下概率论的一些概念和基础知识。

  
• 05.19 13:10:07
  发表了文章 2023-05-19 13:10:07

  概率图模型在真实世界中的应用

  概率图模型有许多不同的实际应用。 为了激起大家对概率图模型的兴趣，也为了让大家能够对概率图模型有感性的认知，本章会分享概率图模型的诸多实际应用案例。

  
• 05.19 12:28:28
  发表了文章 2023-05-19 12:28:28

  什么是概率图模型?

  概率图模型是机器学习的一个分支，重点研究如何利用概率分布描述真实世界并对其做出有价值的预测。本教程对图模型的讨论将分为三个主要部分：表示（如何描述模型）、推理（如何向模型提问）和学习（如何用现实数据训练模型）。这三个主题相辅相成，从零开始一步一步带你深入理解最前沿的因果AI理论。

  
• 05.19 12:18:00
  发表了文章 2023-05-19 12:18:00

  开源大语言模型(LLM)汇总

  随着ChatGPT的火爆，越来越多人希望在本地运行一个大语言模型。为此我维护了这个开源大语言模型汇总，跟踪每天不发的大语言模型和精调语言模型。

  
• 05.18 19:41:05
  发表了文章 2023-05-18 19:41:05

  条件独立5条重要性质及其证明

  本文给出了条件独立5条重要性质及其证明

  
• 05.18 19:35:32
  发表了文章 2023-05-18 19:35:32

  结构方程模型

  本文对结构方程进行了系统详细的介绍

  
• 05.18 18:58:35
  发表了文章 2023-05-18 18:58:35

  因果图中的重要概念

  本文用直观的图的形式介绍因果图模型中的若干重要概念

  
• 05.18 18:25:02
  发表了文章 2023-05-18 18:25:02

  因果AI如何发现因果

  因果发现算法可以从数据中找到因果关系的线索。其中条件独立是众多算法找寻的关键证据。经典的因果发现算法分2类，一类是基于约束的算法，另一类是基于分数的算法。本文介绍了基于约束的算法中最经典的PC算法的算法思想，让大家能够直观理解算法是如何发现因果关系的，并给出了因果发现算法中的一些不足。

  
• 05.18 18:13:25
  发表了文章 2023-05-18 18:13:25

  为什么相关不等于因果

  相关不等于因果。 图表也会说谎，并非所有的相关性都蕴含因果关系。相关性是科学分析的重要组成部分，但如果使用不当，会带来很多误导。更可怕的是还有人会对图表巧妙包装，将图表设计的更具欺骗性。此时我们需要拿出因果为武器，驱逐虚假关联。

  
• 05.17 21:09:10
  发表了文章 2023-05-17 21:09:10

  Stable Diffusion原理详解

  本文向大家介绍了图像生成领域最前沿的Stable Diffusion模型。本质上Stable Diffusion属于潜在扩散模型(Latent Diffusion Model)。潜在扩散模型在生成细节丰富的不同背景的高分辨率图像方面非常稳健，同时还保留了图像的语义结构。 因此，潜在扩散模型是图像生成即深度学习领域的一项重大进步。