Hidden Markov random field (original) (raw)
إن حقل ماركوف العشوائي المخفي هو تعميم لنموذج ماركوف المخفي. بدلاً من وجود سلسلة ماركوف ضمنية، تحتوي حقول ماركوف العشوائية المخفية على أحد حقول ماركوف العشوائية الضمنية. لنفترض أننا نلاحظ المتغير العشوائي , حيث .وتفترض حقول ماركوف العشوائية المخفية أن الطبيعة الاحتمالية يتم تحديدها عن طريقحقل ماركوف العشوائي غير القابل للمراقبة , .وهذا يعني أنه في ضوء of , فهي تعد مستقلة عن جميع أخرى (خاصية ماركوف).ويعد الفرق الرئيسي مع نموذج ماركوف المخفي هو أن الجوار لم يتم تحديده في بعد 1ولكن ضمن شبكة، بمعنى أن مسموح أن يكون لها أكثر من اثنين من الجيرانالتي قد تكون في سلسلة ماركوف.تم تشكيل النموذج بالطريقة المقدمة , المستقلة (الاستقلال المشروط للمتغيرات الممكن مُراقبتها في ضوء حقل ماركوف العشوائي).
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | إن حقل ماركوف العشوائي المخفي هو تعميم لنموذج ماركوف المخفي. بدلاً من وجود سلسلة ماركوف ضمنية، تحتوي حقول ماركوف العشوائية المخفية على أحد حقول ماركوف العشوائية الضمنية. لنفترض أننا نلاحظ المتغير العشوائي , حيث .وتفترض حقول ماركوف العشوائية المخفية أن الطبيعة الاحتمالية يتم تحديدها عن طريقحقل ماركوف العشوائي غير القابل للمراقبة , .وهذا يعني أنه في ضوء of , فهي تعد مستقلة عن جميع أخرى (خاصية ماركوف).ويعد الفرق الرئيسي مع نموذج ماركوف المخفي هو أن الجوار لم يتم تحديده في بعد 1ولكن ضمن شبكة، بمعنى أن مسموح أن يكون لها أكثر من اثنين من الجيرانالتي قد تكون في سلسلة ماركوف.تم تشكيل النموذج بالطريقة المقدمة , المستقلة (الاستقلال المشروط للمتغيرات الممكن مُراقبتها في ضوء حقل ماركوف العشوائي). (ar) In statistics, a hidden Markov random field is a generalization of a hidden Markov model. Instead of having an underlying Markov chain, hidden Markov random fields have an underlying Markov random field. Suppose that we observe a random variable , where . Hidden Markov random fields assume that the probabilistic nature of is determined by the unobservable Markov random field , .That is, given the neighbors of is independent of all other (Markov property).The main difference with a hidden Markov model is that neighborhood is not defined in 1 dimension but within a network, i.e. is allowed to have more than the two neighbors that it would have in a Markov chain. The model is formulated in such a way that given , are independent (conditional independence of the observable variables given the Markov random field). In the vast majority of the related literature, the number of possible latent states is considered a user-defined constant. However, ideas from nonparametric Bayesian statistics, which allow for data-driven inference of the number of states, have been also recently investigated with success, e.g. (en) |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep/tr00yz1/tr00yz1/node5.html http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep/tr00yz1/tr00yz1/tr00yz1.html |
| dbo:wikiPageID | 22931116 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 2264 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1000123569 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Bayesian_network dbc:Markov_networks dbr:Hidden_Markov_model dbr:Markov_chain dbr:Markov_random_field dbr:Markov_network |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Cite_book dbt:Reflist |
| dct:subject | dbc:Markov_networks |
| rdf:type | yago:WikicatMarkovNetworks yago:WikicatNetworks yago:Abstraction100002137 yago:Group100031264 yago:Network108434259 yago:System108435388 |
| rdfs:comment | إن حقل ماركوف العشوائي المخفي هو تعميم لنموذج ماركوف المخفي. بدلاً من وجود سلسلة ماركوف ضمنية، تحتوي حقول ماركوف العشوائية المخفية على أحد حقول ماركوف العشوائية الضمنية. لنفترض أننا نلاحظ المتغير العشوائي , حيث .وتفترض حقول ماركوف العشوائية المخفية أن الطبيعة الاحتمالية يتم تحديدها عن طريقحقل ماركوف العشوائي غير القابل للمراقبة , .وهذا يعني أنه في ضوء of , فهي تعد مستقلة عن جميع أخرى (خاصية ماركوف).ويعد الفرق الرئيسي مع نموذج ماركوف المخفي هو أن الجوار لم يتم تحديده في بعد 1ولكن ضمن شبكة، بمعنى أن مسموح أن يكون لها أكثر من اثنين من الجيرانالتي قد تكون في سلسلة ماركوف.تم تشكيل النموذج بالطريقة المقدمة , المستقلة (الاستقلال المشروط للمتغيرات الممكن مُراقبتها في ضوء حقل ماركوف العشوائي). (ar) In statistics, a hidden Markov random field is a generalization of a hidden Markov model. Instead of having an underlying Markov chain, hidden Markov random fields have an underlying Markov random field. In the vast majority of the related literature, the number of possible latent states is considered a user-defined constant. However, ideas from nonparametric Bayesian statistics, which allow for data-driven inference of the number of states, have been also recently investigated with success, e.g. (en) |
| rdfs:label | حقل ماركوف العشوائي المخفي (ar) Hidden Markov random field (en) |
| owl:sameAs | freebase:Hidden Markov random field yago-res:Hidden Markov random field wikidata:Hidden Markov random field dbpedia-ar:Hidden Markov random field https://global.dbpedia.org/id/516NV |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Hidden_Markov_random_field?oldid=1000123569&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Hidden_Markov_random_field |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Hidden_markov_random_field |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Index_of_robotics_articles dbr:Catalog_of_articles_in_probability_theory dbr:List_of_statistics_articles dbr:Hidden_markov_random_field dbr:Outline_of_machine_learning |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Hidden_Markov_random_field |