Champ aléatoire de Markov - Explorer la puissance des champs aléatoires de Markov en vision par ordinateur
Fouad Sabry
Translator Nicholas Souplet
Publisher: Un Milliard De Personnes Informées [French]
Summary
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.
Available since: 05/12/2024.
Print length: 99 pages.
