什么是马尔可夫随机场(Markov Random Field)？

理解马尔可夫随机场的核心是概率论中随机过程的坚实基础。随机过程描述了一系列随机过程中可能出现的随机序列，如预测货币市场中的货币波动。然而，时间被占据两个或更多维度的空间所取代，并在物理学、社会学、计算机视觉...

理解马尔可夫随机场的核心是概率论中随机过程的坚实基础。随机过程描述了一系列随机过程中可能出现的随机序列，如预测货币市场中的货币波动。然而，时间被占据两个或更多维度的空间所取代，并在物理学、社会学、计算机视觉任务、机器学习和经济学等领域提供了更广泛的应用。伊辛模型是物理学中使用的原型模型。在计算机中，它最常被用来预测图像复原过程。女人在电脑前倒立，预测随机可能性及其概率在许多领域越来越重要，包括科学，经济学和信息技术。科学家和研究人员对随机可能性的充分理解和核算，使他们能够在研究方面取得更快的进展，并建立更准确的概率模型，例如预测和模拟不同强度飓风造成的经济损失。利用随机过程，研究人员可以预测多种可能性，并确定在一个给定的任务中，哪些可能性是最有可能的。当未来的随机过程不依赖于过去，根据其当前的状态，它被称为具有马尔可夫性，它被定义为一个没有记忆的属性。这个属性可以从它的当前状态随机反应，因为它缺乏记忆。马尔可夫假设是一个随机过程的术语，当一个属性被假定为保持这样的状态时，这个过程被称为马尔科夫或马尔可夫性质。然而，马尔可夫随机场，不指定时间，而是表示基于相邻位置（而不是时间）得出其值的特征大多数研究者使用无向图模型来表示马尔可夫随机场。为了说明，当飓风登陆时，飓风的行为方式和造成的破坏程度与登陆时遇到的情况直接相关。飓风对过去的破坏没有记忆，但是根据直接的环境因素做出反应。科学家可以利用马尔可夫随机场理论，根据飓风在类似地理环境下的反应，绘制经济破坏的潜在随机可能性图。利用马尔可夫随机场在其他各种情况下可能会有帮助社会学中的两极分化现象和伊辛模型在理解物理中一样是一种应用。机器学习也是另一种应用，在发现隐藏模式方面可能特别有用。定价和产品设计也可能受益于此理论

发表于 2020-08-07 13:47
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分类：电脑网络

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