Maximum likelihood – expectation maximisation & complete data: an understanding of the EM algorithm

Реконструкция изображения с максимальной апостериорной вероятностью

The EM Algorithm Clearly Explained (Expectation-Maximization Algorithm)

Алгоритм максимизации ожидания | Интуиция и общий вывод

What are Maximum Likelihood (ML) and Maximum a posteriori (MAP)? ("Best explanation on YouTube")

Беззубчатые шестерни развивают гораздо больший крутящий момент, чем обычные, вот почему. Циклоида...

Medical Image Reconstruction

Clustering (4): Gaussian Mixture Models and EM

Pt 1: Brief Reconstruction Review and Machine Learning Approach, Linear Model and FBP

EM algorithm: how it works

AI for Tomographic Reconstruction: Introduction, Image to Image & Sinogram to Image Mappings, Part 1

Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?

Heisenberg's Uncertainty Principle, Momentum and Spatial Frequency

Maximum Likelihood, clearly explained!!!

Introduction to Machine Learning - Expectation Maximization

Глобальная ложь об экономическом неравенстве. Объясняет на цифрах экономист Дмитрий Некрасов

Проблема нержавеющей стали

Advancing PET image reconstruction: from MAP to generative AI

Expectation Maximization (EM) - 1 - Theory

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Архитектура JEPA Яна Лекуна. Модели на основе энергии (Energy-Based Models)