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wintoday木蟲(chóng) (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(chǎng)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(chǎng)之間的區(qū)別，及其應(yīng)用區(qū)別！謝謝 |
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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(méi)有說(shuō)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(shū)《概率圖模型》，英文版，經(jīng)典書(shū)籍 http://www.gaoyang168.com/bbs/viewthread.php?tid=4329016&fpage=1 |
3樓2013-07-25 10:50:52
sukiyq
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馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)是指在一堆數(shù)據(jù)點(diǎn)（比如圖像矩陣網(wǎng)點(diǎn)）中，每個(gè)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(wú)關(guān)，這種概率模型和馬爾科夫鏈很像，是對(duì)復(fù)雜現(xiàn)象的簡(jiǎn)化，其實(shí)質(zhì)是某種圖模型，兩個(gè)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(gè)馬爾科夫鏈，但是這個(gè)鏈?zhǔn)请[藏在表現(xiàn)型下面不可見(jiàn)的，鏈中元素一旦確定，會(huì)顯示出表現(xiàn)型這么一種模型，模型通過(guò)表現(xiàn)型估計(jì)隱藏參數(shù)。 你可以在書(shū)《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(chǎng)以及在圖像去噪中的一個(gè)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(gè)模型，還可以去《pattern classification》找，有個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。 |
2樓2013-07-25 10:46:42
xian_xh
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4樓2013-07-26 10:28:52
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7樓2014-08-15 09:15:44
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