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哪位大牛解释是隐马尔科夫随机场（HMRF）和条件随机场（CRF）的区别啊 已有1人参与
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| 哪位大牛解释是隐马尔科夫随机场（HMRF）和条件随机场（CRF）的区别啊 |
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3楼2013-07-26 22:23:08
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HMMs(隐马尔科夫模型): 状态序列不能直接被观测到(hidden)； 每一个观测被认为是状态序列的随机函数； 状态转移矩阵是随机函数，根据转移概率矩阵来改变状态。 HMMs与MRF的区别是只包含标号场变量，不包括观测场变量。 MRF(马尔科夫随机场) 有向图方法，便于分析因果关系， 将图像模拟成一个随机变量组成的网格。 其中的每一个变量具有明确的对由其自身之外的随机变量组成的近邻的依赖性(马尔科夫性)。 CRF(条件随机场),又称为马尔可夫随机域 一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。 从形式上来说CRF可以看做是一种无向图模型， 考察给定输入序列的标注序列的条件概率。 概率无向图方法，记得在语言模型中比较常见。 |
2楼2013-07-26 16:06:06
