CRF 与 MRF

最新推荐文章于 2025-05-21 20:38:25 发布
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本文深入探讨了条件随机场(CRF)和马尔科夫随机场(MRF)之间的关键区别，虽然两者都使用团上的势函数定义概率，但CRF处理条件概率，MRF则处理联合概率，这一核心差异对模型的应用场景有着重要影响。

条件随机场和马尔科夫条件随机场均使用团上的势函数定义概率，两者在形式上并没有显著区别，但条件随机场处理的是条件概率，而马尔科夫随机场处理的是联合概率。

 

参考：周志华《机器学习》

条件随机场（CRF） 和 马尔科夫随机场 （MRF）
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11-09 1525
The difference between CRF and MRF: Just a follow-up on Eren's answer: Let X denote a multi-dimensional input (i.e., the features), and let Y denote a multi-dimensional output (i.e., the structured...
Markov随机场（MRF）和条件随机场（CRF）
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在讲MRF和CRF之前，我们先来看看随机场又是什么意思？ 一、随机场 简单来说，随机场可以看作是一组对应于同一样本空间的随机变量的集合。一般来说，这些随机变量之间存在依赖关系，也只有当它们之间存在依赖关系的时候，我们才会将其单独拿出来看成一个随机场才有实际意义。 二、Markov随机场（MRF） MRF（Markov Random Fields）就是加了Markov性质的随机场。首
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04-19
条件随机场crf 马尔可夫随机场mrf 的编程实现，包含代码和数据集，求解算法BFGS等
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10-29 1658
注：1.条件随机场，比如线性随机场，全连接随机场中的线性和全连接指的是像素与像素之间的关系，可以是线性的也全连接的，与马尔可夫性并不相关，马尔可夫性的假设仅仅针对条件随机场的结果而言的。          2.而马尔可夫随机场是输入就是马尔可夫性了，条件随机场是结果具有马尔可夫性而输入并不一定具有马尔可夫性，至于势函数的具体的区别，我还没想明白。 转自：http://www.jianshu.c...
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　　在概率图模型中，有一类很重要的模型称为条件随机场。这种模型广泛的应用于标签—样本（特征）对应问题。与MRF不同，CRF计算的是“条件概率”。故其表达式与MRF在分母上是不一样的。 　　如图所示，CRF只对 label 进行求和，而不对dataset求和。 1、CRF的likelyhood function 　　 　　对于给定的数据集以及其对应标记，CRF的 E based on t...
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条件随机场(Conditional random fields)，是一种判别式图模型，因为其强大的表达能力和出色的性能，得到了广泛的应用。从最通用角度来看，CRF本质上是给定了观察值集合(observations)的马尔可夫随机场。在这里，我们直接从最通用的角度来认识和理解CRF，最后可以看到，线性CRF和所谓的高阶CRF，都是某种特定结构的CRF。 1. 随机场 简单地讲，随机场可以看成是一
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