什么是馬爾可夫隨機場(Markov Random Field)？

理解馬爾可夫隨機場的核心是概率論中隨機過程的堅實基礎。隨機過程描述了一系列隨機過程中可能出現的隨機序列，如預測貨幣市場中的貨幣波動。然而，時間被占據兩個或更多維度的空間所取代，并在物理學、社會學、計算機視覺...

理解馬爾可夫隨機場的核心是概率論中隨機過程的堅實基礎。隨機過程描述了一系列隨機過程中可能出現的隨機序列，如預測貨幣市場中的貨幣波動。然而，時間被占據兩個或更多維度的空間所取代，并在物理學、社會學、計算機視覺任務、機器學習和經濟學等領域提供了更廣泛的應用。伊辛模型是物理學中使用的原型模型。在計算機中，它最常被用來預測圖像復原過程。女人在電腦前倒立，預測隨機可能性及其概率在許多領域越來越重要，包括科學，經濟學和信息技術。科學家和研究人員對隨機可能性的充分理解和核算，使他們能夠在研究方面取得更快的進展，并建立更準確的概率模型，例如預測和模擬不同強度颶風造成的經濟損失。利用隨機過程，研究人員可以預測多種可能性，并確定在一個給定的任務中，哪些可能性是最有可能的。當未來的隨機過程不依賴于過去，根據其當前的狀態，它被稱為具有馬爾可夫性，它被定義為一個沒有記憶的屬性。這個屬性可以從它的當前狀態隨機反應，因為它缺乏記憶。馬爾可夫假設是一個隨機過程的術語，當一個屬性被假定為保持這樣的狀態時，這個過程被稱為馬爾科夫或馬爾可夫性質。然而，馬爾可夫隨機場，不指定時間，而是表示基于相鄰位置（而不是時間）得出其值的特征大多數研究者使用無向圖模型來表示馬爾可夫隨機場。為了說明，當颶風登陸時，颶風的行為方式和造成的破壞程度與登陸時遇到的情況直接相關。颶風對過去的破壞沒有記憶，但是根據直接的環境因素做出反應。科學家可以利用馬爾可夫隨機場理論，根據颶風在類似地理環境下的反應，繪制經濟破壞的潛在隨機可能性圖。利用馬爾可夫隨機場在其他各種情況下可能會有幫助社會學中的兩極分化現象和伊辛模型在理解物理中一樣是一種應用。機器學習也是另一種應用，在發現隱藏模式方面可能特別有用。定價和產品設計也可能受益于此理論

發表于 2020-08-07 13:47
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分類：電腦網絡

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