Campo casuale di Markov - Esplorazione della potenza dei campi casuali di Markov nella visione artificiale
Fouad Sabry
Traducteur Cosimo Pinto
Maison d'édition: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
Synopsis
Che cos'è il campo casuale di Markov Nel dominio della fisica e della probabilità, un campo casuale di Markov (MRF), una rete di Markov o un modello grafico non orientato è un insieme di variabili casuali avente una proprietà di Markov descritta da un grafo non orientato. In altre parole, un campo casuale si dice un campo casuale di Markov se soddisfa le proprietà di Markov. Il concetto ha origine dal modello Sherrington-Kirkpatrick. Come trarrai vantaggio (I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti: Capitolo 1: Campo casuale di Markov Capitolo 2: Variabile casuale multivariata Capitolo 3: Modello di Markov nascosto Capitolo 4: Rete bayesiana Capitolo 5: Modello grafico Capitolo 6: Campo casuale Capitolo 7: Propagazione delle credenze Capitolo 8: Grafico dei fattori Capitolo 9: Campo casuale condizionale Capitolo 10: Teorema di Hammersley?Clifford (II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul campo casuale di Markov. (III) Esempi reali dell'utilizzo del campo casuale di Markov in molti campi. A chi è rivolto questo libro Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di campo casuale di Markov.
Disponible depuis: 12/05/2024.
Longueur d'impression: 99 pages.
