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浙江大學(xué)研究生人工智能引論課件(參考版)

2025-07-22 22:32本頁面
  

【正文】 馬爾可夫鏈和 MCMC方法的中文參考書 : ?盛驟 等 . 《 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 》 (第三版 ). 高等教育出版社 , 2022. ?龔光魯 等 . 《 應(yīng)用隨機(jī)過程教程及在算法和智能計(jì)算中的隨機(jī)模型 》 . 清華大學(xué)出版社 , 2022. ―Do not judge, or you too will be judged. For in the same way you judge others, you will be judged, and with the measure you use, it will be measured to you .‖ From Matthew 7:12 NIV THANKS FOR YOUR PRESENCE! ―All Scripture is Godbreathed and is useful for teaching, rebuking, correcting and training in righteousness, so that the man of God may be thoroughly equipped for every good work.‖ from 2 Timothy 3:1617, NIV 。 ―No one can serve two masters. Either he will hate the one and love the other, or he will be devoted to the one and despise the other. You cannot serve both God and Money .‖ From Matthew 6:24 NIV 本課程的 編程實(shí)現(xiàn)題目 之一: ?請(qǐng)編程實(shí)現(xiàn)基于 MCMC方法的 BN近似推理算法 —— MCMC算法 ?并用若干實(shí)例來驗(yàn)證結(jié)果的正確性 【 說明 】 : 《 人工智能:一種現(xiàn)代方法 》 一書中關(guān)于 MCMC算法(特別是狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法)的論述不夠詳細(xì),在編程實(shí)現(xiàn)時(shí),請(qǐng)?jiān)賲⒖计渌嚓P(guān)的文獻(xiàn)資料。 ?MCMC是概率模型計(jì)算中的一種強(qiáng)有力的方法,目前已發(fā)展出很多變形,包括: ( 1)模擬退火算法 ( 2)隨機(jī)可滿足性 (Stochastic satisfiability)算法 【 課后習(xí)題 2】 國家政策 ( C) 學(xué)校政策 ( U) 身體狀況 差( B) 過勞死 ( D) 工作壓力 大( W) W B P(A) t t t f f t f f U P(W) t f C P(U) t f P(C) U P(B) t f 已知:事件 e = 學(xué)校政策 U = true且工作壓力大 W=true 問題: ( 1)請(qǐng)根據(jù)上述 MCMC算法計(jì)算 : P(過勞死 |學(xué)校政策 U = true,工作壓力大 W=true) 的概率。 //x是當(dāng)前狀態(tài) x中的查詢變量 X的值 for each Zi in Z do 給出 Zi的馬爾可夫覆蓋 MB(Zi),并根據(jù) P(Zi |mb(Zi)) 來采樣的 Zi值 。 若為 true, false的次數(shù)分別為 n1, n2,則查詢解為: Normalize(n1, n2) = n1 /N, n1 /N 若上述過程訪問了 20個(gè) Rain=true的狀態(tài)和 60個(gè) Rain = false的狀態(tài),則所求查詢的解為 , 。故新的當(dāng)前狀態(tài)為: [C=false, S=true, R=true, W=true] 【 注 】 : 上述過程中所訪問的每一個(gè)狀態(tài)都是一個(gè)樣本 ,能對(duì)查詢變量 Rain的估計(jì)有貢獻(xiàn)。故新的當(dāng)前狀態(tài)為: [C=false, S=true, R=false, W=true] ( 2) 根據(jù) Rain節(jié)點(diǎn)的馬爾可夫覆蓋 (MB)變量的當(dāng)前值, 對(duì) Rain采樣 ,即根據(jù) P(Rain | Cloudy = false, Sprinkler = true, WetGras
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