This HTML5 document contains 40 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
yago-reshttp://yago-knowledge.org/resource/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n8https://global.dbpedia.org/id/
yagohttp://dbpedia.org/class/yago/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbpedia-arhttp://ar.dbpedia.org/resource/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
n9http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep/tr00yz1/tr00yz1/
dbphttp://dbpedia.org/property/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:Index_of_robotics_articles
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Hidden_Markov_random_field
Subject Item
dbr:Hidden_Markov_random_field
rdf:type
yago:Network108434259 yago:Group100031264 yago:WikicatMarkovNetworks yago:WikicatNetworks yago:System108435388 yago:Abstraction100002137
rdfs:label
حقل ماركوف العشوائي المخفي Hidden Markov random field
rdfs:comment
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. 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).
dcterms:subject
dbc:Markov_networks
dbo:wikiPageID
22931116
dbo:wikiPageRevisionID
1000123569
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Hidden_Markov_model dbr:Bayesian_network dbr:Markov_network dbr:Markov_random_field dbc:Markov_networks dbr:Markov_chain
dbo:wikiPageExternalLink
n9:node5.html n9:tr00yz1.html
owl:sameAs
dbpedia-ar:حقل_ماركوف_العشوائي_المخفي n8:516NV yago-res:Hidden_Markov_random_field wikidata:Q8479172 freebase:m.063_v1l
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Reflist dbt:Cite_book
dbo:abstract
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. 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).
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Hidden_Markov_random_field?oldid=1000123569&ns=0
dbo:wikiPageLength
2264
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Hidden_Markov_random_field
Subject Item
dbr:Catalog_of_articles_in_probability_theory
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Hidden_Markov_random_field
Subject Item
dbr:List_of_statistics_articles
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Hidden_Markov_random_field
Subject Item
dbr:Hidden_markov_random_field
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Hidden_Markov_random_field
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Hidden_Markov_random_field
Subject Item
dbr:Outline_of_machine_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Hidden_Markov_random_field
Subject Item
wikipedia-en:Hidden_Markov_random_field
foaf:primaryTopic
dbr:Hidden_Markov_random_field