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Markov-Zufallsfeld - Erforschung der Leistungsfähigkeit von Markov-Zufallsfeldern in der Computer Vision - cover

Markov-Zufallsfeld - Erforschung der Leistungsfähigkeit von Markov-Zufallsfeldern in der Computer Vision

Fouad Sabry

Traductor Daniel Hueber

Editorial: Eine Milliarde Sachkundig [German]

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Sinopsis

Was ist ein Markov-Zufallsfeld
 
Im Bereich der Physik und Wahrscheinlichkeit ist ein Markov-Zufallsfeld (MRF), ein Markov-Netzwerk oder ein ungerichtetes grafisches Modell eine Reihe von Zufallsvariablen mit einer Markov-Eigenschaft, die durch einen ungerichteten Graphen beschrieben wird. Mit anderen Worten: Ein Zufallsfeld wird als Markov-Zufallsfeld bezeichnet, wenn es die Markov-Eigenschaften erfüllt. Das Konzept basiert auf dem Sherrington-Kirkpatrick-Modell.
 
Wie Sie davon profitieren
 
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
 
Kapitel 1: Markov-Zufallsfeld
 
Kapitel 2: Multivariate Zufallsvariable
 
Kapitel 3: Verstecktes Markov-Modell
 
Kapitel 4: Bayesianisches Netzwerk
 
Kapitel 5: Grafisches Modell
 
Kapitel 6: Zufallsfeld
 
Kapitel 7: Glaubensausbreitung
 
Kapitel 8: Faktordiagramm
 
Kapitel 9: Bedingtes Zufallsfeld
 
Kapitel 10: Hammersley-Clifford-Theorem
 
(II) Beantwortung der öffentlichen Top-Fragen zum Markov-Zufallsfeld.
 
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Markov-Zufallsfelds in vielen Bereichen.
 
Für wen dieses Buch gedacht ist
 
Berufstätige, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über Grundkenntnisse oder Informationen für jede Art von Markov-Zufallsfeld hinausgehen möchten.
 
 
 
 
Disponible desde: 12/05/2024.
Longitud de impresión: 99 páginas.

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