Описание тега markov-random-fields
A markov random field (MRF) is an undirected graphical model.
0
ответов
Как узнать, что за плавный срок энергии мин. можно определить для конкретной оптимизации?
Я работаю над сегментацией медицинских изображений. Я применил определенный алгоритм на МРТ, и в основном он разбит на сегменты. Я применил Оптимизацию GraphCut, предложенную Бойковым. Тем не менее, это не так сильно улучшается. я использовал data а…
12 ноя '17 в 09:21
0
ответов
Марковское случайное поле против Марковской логической сети
Я новичок в области статистики, пожалуйста, не могли бы вы помочь Пожалуйста, кто-нибудь может дать мне четкую разницу между марковским случайным полем и марковской логической сетью? в чем разница? Я знаю, что MRF - это непрямой тип графической моде…
21 май '18 в 12:29
2
ответа
Выборка Гиббса дает малые вероятности
Как часть нашего окончательного дизайн-проекта, мы должны спроектировать сэмплер Gibbs для шумоподавления изображения. Мы решили использовать алгоритм Метрополиса вместо обычного сэмплера Гиббса. Примерный набросок алгоритма выглядит следующим образ…
14 мар '17 в 14:16
2
ответа
Ошибка при попытке оценить случайные поля Маркова с помощью mgcv::gam "несоответствие между именами областей, предоставленных nb/polys, и именами областей данных"
Я попытался реализовать это великолепное сообщение в блоге Гэвина Симпсона, используя данные, загруженные с помощью пакета Cancensus, но при попытке оценить игру я получаю следующую ошибку: Error in smooth.construct.mrf.smooth.spec(object, dk$data, …
26 окт '17 в 04:01
1
ответ
Есть ли практическое руководство по условным случайным полям (CRF) и марковским случайным полям (MRF)?
Я начал читать на MRF и CRF в краткосрочной перспективе; Тем не менее, мне очень трудно понять концепции. Кто-нибудь может предложить некоторые онлайн-ресурсы для теоретического и базового понимания? У меня много трудностей в понимании математики эт…
23 ноя '16 в 04:53
0
ответов
Пометка ссылок / цитат в тексте
Мне нужно найти способ помечать ссылки на публикации в тексте. Мы делали это с помощью регулярных выражений, но они не будут работать с этими новыми шаблонами. Некоторые примеры (язык немецкий): Herzog (август 2012), Einkommensteuerskriptum Band 1, …
22 янв '16 в 08:59
1
ответ
Вероятность как вход в марковское случайное поле (MRF): как уточнить код cmex?
Я очень новый с MRF и не очень хорош в программировании. Я получил карту вероятности из семантической сегментации с использованием CNN, я должен оптимизировать сегментацию с использованием случайных полей Маркова (MRF). Я загружаю код, предоставленн…
24 окт '17 в 10:16
1
ответ
Почему точный вывод MRF в графе сетки невозможен
Вопрос как написано в заголовке На изображении выше представлен график сетки 3х3. Мы можем преобразовать его в дерево соединений. Затем можно использовать передачу сообщений (алгоритм суммы продукта) для вывода (оценка вероятности / апостериора и т.…
20 янв '17 в 12:07
1
ответ
Полностью связанные попарные графические модели
Может ли полностью связная попарная графическая модель оценить произвольное совместное распределение по N бинарным переменным?
04 мар '16 в 16:17
0
ответов
Как уточнить кодекс Graphcut cmex на основе определенных энергетических функций?
Я загружаю следующий код вырезания из графика: https://github.com/shaibagon/GCMex Я скомпилировал mex-файлы и запустил его для предварительно определенного изображения в коде (это изображение rgb) Я хочу оптимизировать результаты сегментации изображ…
23 окт '17 в 19:21
3
ответа
Реализация условного случайного поля (CRF) / библиотека
Я ищу бесплатную реализацию условного случайного поля (CRF) в C++, но не для обработки текста. Есть куча классных реализаций: CRFsuite (для обработки текста) CRF ++ (для обработки текста) JGMT (Matlab - MEX не C++) Существуют и другие пакеты, такие …
20 май '16 в 20:06
1
ответ
Обучение последовательности с использованием условных случайных полей?
Я новичок в последовательном обучении (и машинном обучении) и пытаюсь понять, как использовать условные случайные поля для решения моей проблемы. У меня есть набор данных, который представляет собой последовательный журнал того, когда и где работал …
26 мар '16 в 19:18
1
ответ
Почему вывод в марковских случайных полях сложен?
Я изучаю марковские случайные поля, и, по-видимому, вывод в MRF труден / требует больших вычислительных ресурсов. В частности, книга Кевина Мерфи "Машинное обучение: вероятностная перспектива" гласит следующее: "В первом слагаемом мы фиксируем y для…
05 фев '17 в 01:31
1
ответ
Каково определение сообщений в байесовском выводе?
Недавно я начал изучать модели байесовской сети. Это представляет большой интерес. Но я понял, что каждый учебник или любая другая статья о моделях байесовской сети не содержит исчерпывающего определения сообщений. Я хотел бы иметь один. PS: Если вы…
03 мар '16 в 06:04
0
ответов
Я нашел ошибку в случайных полях пакета R
Я не могу задать вопрос непосредственно с кодом, поэтому я помещаю коды в комментарии, где у меня есть проблема... Пожалуйста, проверьте комментарий и обсудите, что я хочу спросить, большое спасибо за интерес, я запускаю код в пакете R Randomfields,…
30 май '19 в 16:58
1
ответ
Как предсказать марковскую модель случайного поля гаммы в сетку?
Я работаю над аналогичной проблемой, как в примере в пакете mgcv. Я создал аналогичную модель и хотел бы прогнозировать до уровня сетки вместо районов, указанных в данных обучения. Это возможно? Если да, то как? В качестве примера я создал набор дан…
22 ноя '19 в 18:39
0
ответов
Нормализация константы Z в марковском случайном поле
Я хочу реализовать эту статью в MATLAB. Однако я не могу найти, как вычислить Z (нормализующую константу), как описано в уравнении (15) на стр. 3. Я пытался реализовать Z с этим, но у него другая формула. Я имею в виду, что в этой статье 1/Z находит…
24 фев '20 в 12:00
3
ответа
Создание двумерного гауссовского случайного поля из заданной двумерной дисперсии
Я пытался создать 2D-карту капель материи (гауссовское случайное поле), используя рассчитанную мной дисперсию. Эта дисперсия представляет собой двумерный массив. Я пробовал использовать numpy.random.normal, поскольку он позволяет вводить двухмерную …
13 янв '20 в 11:34
0
ответов
Байесовская сеть с исключением всех переменных
Если вы исключите все переменные в марковской или байесовской сети, какое будет окончательное значение? Я думаю, что 1 для Байеса и 0 для Маркова, но не уверен. нужна помощь в его рассуждении. благодаря!
16 ноя '20 в 04:55
2
ответа
Когда я пытаюсь реализовать MarkovModel с помощью pgmpy, есть ли способ исправить ошибку KeyError?
Я пытаюсь реализовать Марковское случайное поле. Среди них я хотел бы получить значение phi(A|B = 0, C = 1). Однако с опцией доказательства KeyError: 'B'имеет место. Не знаю, почему это происходит. Ниже приведен код. from pgmpy.inference import Vari…
15 окт '20 в 14:34