マルコフ確率場とは

物理学と確率の領域では、マルコフ確率場 (MRF)、マルコフ ネットワーク、または無向グラフィカル モデルは確率変数のセットです。 無向グラフで記述されるマルコフ特性を持つ。 言い換えれば、ランダム場は、マルコフ特性を満たす場合、マルコフランダム場であると言われます。 この概念は、Sherrington?Kirkpatrick モデルに由来しています。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: マルコフ確率場

第 2 章: 多変量確率変数

第 3 章: 隠れマルコフ モデル

第 4 章: ベイジアン ネットワーク

第 5 章: グラフィカル モデル

第 6 章: ランダム フィールド

第 7 章: 信念の伝播

第 8 章: 因子グラフ

第 9 章: 条件付き乱数場

第 10 章: ハマーズリー?クリフォードの定理

(II) マルコフ乱数場に関する一般のよくある質問に答える。

(III) さまざまな分野におけるマルコフ乱数場の使用例の実例。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、あらゆる種類のマルコフ乱数場に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。