@ 一、马尔科夫随机场定义 二、一个简单的例子 ...
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2020-07-21 01:16:36
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目录 知识串讲 HMM VS MEMM 从随机场到马尔科夫随机场 条件随机场(CRF) MRF因子分解定理 线性链条件随机场(Linear-CRF) 一句话简介：条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型 ...
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2020-06-21 23:30:06
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语义分割的基本结构如下，通过一个分割模型确定基本结果，再通过CRF等进行优化输出。 后面优化的模型有以下几种： 全连接条件随机场(DenseCRF) CRFasRNN 马尔科夫随机场(MRF) 高斯条件随机场(G-CRF) 后面的概率模型中存在二元势函数， 二元势函数就是描述像素点与像素点之间的关系 ...
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2019-02-26 17:44:36
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原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 马尔科夫过程? 隐马尔科夫过程?? 与马尔科夫相比，隐马尔可夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程。 领域系统 分阶领域系统与子团 马尔科夫 ...
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2019-01-14 00:23:37
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根据《统计学习方法》一书中的描述，条件随机场（conditional random field, CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场。 条件随机场是一种判别式模型。 一、理解条件随机场 1.1 HMM简单介绍 HMM即 ...
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2018-05-03 19:29:38
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马尔科夫你需要知道这么几个点： 第一个是要知道如何形成马尔科夫随机场的条件，就是当有多个随机变量满足：Xi只由他的邻居决定，至于邻居是可以形成无向图，邻居是点，邻居和邻居的连线是边。 第二个要清楚的是Hammersley-Clifford-Theorem形成的条件，很容易，是说马尔科夫随机场里面的P... ...
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2018-01-30 12:51:01
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图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割，从FCN把深度学习引入这个任务，一个通用的框架事：前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map，后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出，最后得到一个精细的分割图。 前端 为什么需要FC ...
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2018-01-11 15:51:58
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PRML中，说到，概率图模型中，有向图的典型代表是贝叶斯网络，无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素贝叶斯其实是一种简单的贝叶斯网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes provide CPTs for the netwo ...
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2017-11-14 11:36:25
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之前自己做实验也用过MRF（Markov Random Filed，马尔科夫随机场），基本原理理解，但是很多细节的地方都不求甚解。恰好趁学习PGM的时间，整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识。 转载于http://blog.csdn.NET/polly_yang/article/det ...
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2017-05-09 18:57:42
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马尔科夫随机场（Markov Random Fields, MRFs） MRFs与Gibbs分布等价。 条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）： CRFs的训练方法：迭代梯度法（Iterative Scaling）和L-BFGS 迭代梯度法包括：GIS(Gene ...
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2016-12-08 20:42:39
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