高斯模型 Ethan 做学问要有自己的Taste15 人赞同了该文章 多元正态(multivariate normal或简称MVN)是我们对于连续型变量应用的最广泛的分布。 在这篇文章中,我们使用 x代表向量,用 X 代表矩阵,用 Xij 表示矩阵中的元素。 所有向量若无声明均为列向量,我们使用 [x1,…,xD] 表示一个长为 D 的列向量, x...
高斯混合模型是一种统计模型，它假设所有数据点都来自多个高斯分布的加权和。每个高斯分布，也称为正态分布，由其均值和协方差矩阵定义。GMM的核心在于它能够捕捉数据中的复杂结构，允许数据点以不同的概率属于多个聚类。1.1高斯分布 高斯分布，也称为正态分布，是连续概率分布的一种。它的概率密度函数（PDF）由下...
GMM 中有一个主要假设：数据集由多个高斯分布组成，换句话说，GMM 模型可以看作是由 K 个单高斯模型组合而成的模型,这 K 个子模型是混合模型的隐变量(Hidden variable)上述分布通常称为多模型分布。 每个峰代表我们数据集中不同的高斯分布或聚类。 我们肉眼可以看到这些分布，但是使用公式如何估计这些分布呢？在解...
高斯混合模型是混合模型中的一种，其概率密度由高斯分布的混合给出。在高斯混合模型中，数据被表示为高斯（正态）分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。GMM可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。GMM的原理 概率密度函数 高斯混合模型的概率密度...
这里高斯混合模型的推理是非常类似高斯贝叶斯分类算法的:待分类样本 Xi 计算多个(例如K个)高斯分布的概率密度 N(Xi|μk,Σk) ,乘以权重 πk ,归一化后获取各类的概率。 但两者在训练得到这些高斯分布参数 πk,μk,Σkk=1,2,...,K. 的方法上有着显著区别: 高斯贝叶斯是监督学习,输入的除数据X外,还有数...
高斯混合模型(GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,就是用多个高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化变量分布,是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)分布的统计模型。GMM是一种常用的聚类算法,一般使用期望最大算法(Expectation Maximization,EM)进行估计。
高斯混合模型(GMM):宝宝级教程 TroubleShooter 东北大学 计算机应用技术硕士 GMM,Gaussian Mixture Module, 中文叫做:高斯混合模型。简单来说,就是多个高斯模型叠加在一起,形成一个混合模型。用这个混合模型来计算数据的概率分布。 GMM非常有意思,研究GM…阅读全文 赞同601 25 条评论 分享...
高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种。 1、单高斯模型(SGM) 概率密度函数服从上面的正态分布的模型叫做单高斯模型,具体形式如下: 当样本数据 是一维数据(Univariate)时,高斯模型的概率密度函数为: 其中: 为数据的均值, 为数据的标准差。
最后，通过可微分渲染将生成的高斯基元渲染为对应图像，通过监督学习直接端到端地在二维图像上来学习。训练完成后，LGM 通过现有的图像到多视角或者文本到多视角扩散模型，即可实现高质量的 Text-to-3D 和 Image-to-3D 任务。给定同样的输入文本或图像，该方法能够生成多样的高质量三维模型。为了更进一步支持下游图形学...