Champ aléatoire de Markov

Explorer la puissance des champs aléatoires de Markov en vision par ordinateur

Fouad Sabry

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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

Qu'est-ce que le champ aléatoire de Markov


Dans le domaine de la physique et des probabilités, un champ aléatoire de Markov (MRF), un réseau de Markov ou un modèle graphique non orienté est un ensemble de variables aléatoires. ayant une propriété de Markov décrite par un graphe non orienté. En d’autres termes, un champ aléatoire est dit champ aléatoire de Markov s’il satisfait aux propriétés de Markov. Le concept provient du modèle Sherrington-Kirkpatrick.


Comment vous en bénéficierez


(I) Insights et validations sur les sujets suivants :


Chapitre 1 : Champ aléatoire de Markov


Chapitre 2 : Variable aléatoire multivariée


Chapitre 3 : Modèle de Markov caché


Chapitre 4 : Réseau bayésien


Chapitre 5 : Modèle graphique


Chapitre 6 : Champ aléatoire


Chapitre 7 : Propagation des croyances


Chapitre 8 : Graphique factoriel


Chapitre 9 : Champ aléatoire conditionnel


Chapitre 10 : Théorème de Hammersley-Clifford


(II) Répondre aux principales questions du public sur le champ aléatoire de Markov.


(III) Exemples concrets d'utilisation du champ aléatoire de Markov dans de nombreux domaines.


À qui s'adresse ce livre


Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de champ aléatoire de Markov.


 


 

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Schlagwörter

Champ aléatoire, Réseau bayésien, Variable aléatoire multivariée, Propagation des croyances, Champ aléatoire de Markov, Modèle de Markov caché, Modèle graphique