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Pourquoi l'inférence dans Markov Random Fields est-elle difficile?

J'étudie les champs aléatoires de Markov, et, apparemment, l'inférence dans le MRF est difficile/calcul coûteuse. Plus précisément, le livre de Kevin Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspect

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Quelle est la définition des messages dans l'inférence bayésienne?

Récemment, j'ai commencé à étudier les modèles de réseaux bayésiens. C'est d'un grand intérêt. Mais j'ai compris que chaque livre de texte ou tout autre article sur les modèles de réseaux bayésiens ne

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Existe-t-il un didacticiel pratique sur les champs aléatoires conditionnels (CRF) et les champs aléatoires de Markov (MRF)?

J'ai commencé à lire sur MRF et CRF à court terme; Cependant, j'ai beaucoup de difficulté à comprendre les concepts. Quelqu'un peut-il suggérer des ressources en ligne pour la compréhension théorique

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pourquoi l'inférence exacte du MRF dans le graphique du réseau impossible

La question est comme écrit dans le titre Il y a un graphique de la grille de 3x3 à l'image ci-dessus. Nous pouvons le convertir en arbre de jonction. Il est alors possible d'utiliser le passage de me

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L'échantillonnage de Gibbs donne de petites probabilités

Dans le cadre de notre projet de conception finale, nous devons concevoir un échantillonneur de Gibbs pour dénouer une image. Nous avons choisi d'utiliser l'algorithme de Metropolis au lieu d'un échan

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Implémentation/bibliothèque du champ aléatoire conditionnel (CRF)

Je recherche une implémentation de champ aléatoire conditionnel (CRF) C++ libre mais pas pour le traitement de texte. Il y a tas d'implémentations fraîches: CRFsuite (pour le traitement de texte) CRF