前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated…

(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran…

理论沉淀:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 参考链接:http://www.zhihu.com/question/20962240 参考链接:http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8923501 本博文链接:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/5011727.html 1 题设 假设有n个骰子(从1~n编号),每个骰子有m面,每面标有一个数字且不重复,数字取值限制在[1,m].(1…

上面两篇博客,解释了概率有向图(贝叶斯网),和用其解释条件独立.本篇将研究马尔可夫随机场(Markov random fields),也叫无向图模型,或称为马尔科夫网(Markov network) 下面附上,上述实验的matlab代码.没有插入matlab选项,大家复制到matlab里面看吧.下次我用python实现吧 % PRML image de-noising clc; clear; close all; A=imread('a.jpg');%读入名字为a.jpg的图片 imshow(A…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表…

原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 马尔科夫过程​ 隐马尔科夫过程​​ 与马尔科夫相比,隐马尔可夫模型则是双重随机过程,不仅状态转移之间是个随机事件,状态和输出之间也是一个随机过程. 领域系统 分阶领域系统与子团 马尔科夫随机场的通俗解释 马尔可夫随机场(Markov Random Field)包含两层意思. 马尔可夫性质:它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候,第N+1时刻的分布特性,与N时刻以前的随机…

马尔可夫随机场(Markov Random Field),它包含两层意思:一是什么是马尔可夫,二是什么是随机场. 马尔可夫过程可以理解为其当前的状态只与上一刻有关而与以前的是没有关系的.X(t+1)=f(X(t)).比如说拿天气来做比喻吧,就是今天的天气仅仅与昨天的天气是有关联的,而与昨天以前的是没有关联的.其它如传染病和谣言的传播规律,就是马尔可夫的. 随机场包含两个要素:位置(site),相空间(phase space).当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间的一个值之后,其全体就叫做随…

之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed,马尔科夫随机场),基本原理理解,但是很多细节的地方都不求甚解.恰好趁学习PGM的时间,整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识. 打字不易,转载请注明.http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/9716591 在机器视觉领域,一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程.一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数…

本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心.     Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯网络.马尔科夫模型.马尔科夫过程.马尔科夫网络.条件随机场 HMM的形式化表示 Markov Model的形式化表示 HMM的形式化表示 HMM的两个基本假设 HMM的三个基本问题 Evalu…

本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样子.以后可能会修改. (一)贝叶斯网简单回顾 图模型(PGM)根据边是否有向,可以分为有向图模型和无向图模型. 待补充-- (二)隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别.中文分…