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wintoday木蟲 (小有名氣)
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哪位大牛講講隱馬爾科夫模型和馬爾科夫隨機(jī)場之間的區(qū)別,及其應(yīng)用區(qū)別!謝謝 已有5人參與
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| 哪位大牛講講隱馬爾科夫模型和馬爾科夫隨機(jī)場之間的區(qū)別,及其應(yīng)用區(qū)別!謝謝 |
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木蟲 (小有名氣)
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馬爾科夫隨機(jī)場是指在一堆數(shù)據(jù)點(diǎn)(比如圖像矩陣網(wǎng)點(diǎn))中,每個點(diǎn)的取值只與其鄰域(記得叫clique)有關(guān)系,而于更遠(yuǎn)的點(diǎn)無關(guān),這種概率模型和馬爾科夫鏈很像,是對復(fù)雜現(xiàn)象的簡化,其實(shí)質(zhì)是某種圖模型,兩個點(diǎn)距離越近,關(guān)系越密切。 隱馬爾科夫模型是指模型的真實(shí)參數(shù)是個馬爾科夫鏈,但是這個鏈?zhǔn)请[藏在表現(xiàn)型下面不可見的,鏈中元素一旦確定,會顯示出表現(xiàn)型這么一種模型,模型通過表現(xiàn)型估計(jì)隱藏參數(shù)。 你可以在書《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》中找到一章很精辟地介紹馬爾科夫隨機(jī)場以及在圖像去噪中的一個應(yīng)用。也可以看專著《 Markov Random Field Modeling in Computer Vision》全面了解MRF模型,HMM你可以去《pattern recognition and machine learning》找,有一章詳細(xì)講這個模型,還可以去《pattern classification》找,有個簡單的介紹。 |

金蟲 (正式寫手)
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樓上解釋得很認(rèn)真很詳細(xì),但是兩者的區(qū)別沒有說清楚。 因此,還有很多細(xì)節(jié)需要樓主親自看文獻(xiàn)行。比如: 找了很久一本書《概率圖模型》,英文版,經(jīng)典書籍 http://www.gaoyang168.com/bbs/viewthread.php?tid=4329016&fpage=1 |
金蟲 (小有名氣)
木蟲 (小有名氣)

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木蟲 (正式寫手)
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