| rdfs:comment
| - حقل ماركوف العشوائي (بالإنجليزية: Markov random field) هي مجموعة من المتغيرات العشوائية التي لها خاصية ماركوف والذي يمكن وصفه . يشبه حقل ماركوف العشوائي إلى حد ما شبكة بايزية في تمثيله للعلاقات، إلا أنه من الممكن باستخدامه تمثيل علاقات لا يمكن تمثيلها باستخدام الشبكات البايزية مثل العلاقات الدورانية (cyclic dependencies)، إلا أنه من ناحية أخرى فإنه من غير الممكن استخدامه لتمثيل علاقات مستحثة (induced dependencies) والتي من الممكن تمثيلها باستخدام الشبكات البايزية. لحقل ماركوف العشوائي الكثير من التطبيقات في تمثيل عدة مسائل في معالجة الصور والرؤية الحاسوبية، تقطيع الصورة وغيرها. (ar)
- Un champ aléatoire de Markov est un ensemble de variables aléatoires vérifiant une propriété de Markov relativement à un graphe non orienté. C'est un modèle graphique. (fr)
- 物理学や統計学において、 マルコフ確率場 (Markov Random Field; MRF)、マルコフネットワーク、無向グラフィカルモデルとは、無向グラフで表現されるようなマルコフ性のある確率変数の集合を指す。言い換えると、がマルコフ性を満たす場合にマルコフ確率場と呼ばれる。 マルコフ確率場は、従属性の表現の仕方においてはベイジアンネットワークに似ている。違いは、ベイジアンネットワークでは従属性は有向非巡回であるのに対し、マルコフ確率場では無向で巡回していても構わないことである。このように、マルコフ確率場はベイジアンネットワークで表現できない種類の従属性を表現できる（たとえば、従属性が巡回するもの）。他方、マルコフ確率場で表現できないが、ベイジアンネットワークで表現できる従属性もある（例えば、因果関係）。マルコフ確率場のグラフは、有限・無限どちらもありうる。 確率変数同士の同時確率が狭義正測度であるとき、マルコフ確率場はとも呼ばれる。これは、により、確率変数同士の同時確率が真に正なマルコフ確率場は、適切な（局所的な）エネルギー関数を持つで表現できるからである。初期のマルコフ確率場としてはイジング模型がある。それどころか、マルコフ確率場はイジング模型を一般化する形で導出された。 (ja)
- 마르코프 네트워크 또는 마르코프 임의장(Markov random field)은 확률 변수의 집합 의 결합 확률 분포의 모형이다.마르코프 네트워크는 의존성의 표현과 관련하여 베이즈 네트워크와 유사하지만, 마르코프 네트워크는 순환 의존과 같은 베이즈 네트워크가 표현할 수 없는 것을 표현할 수 있다. 마르코프 네트워크는 방향성이 없는 그래프 G와 퍼텐셜 함수의 집합으로 이루어진다. (ko)
- Марковская сеть, Марковское случайное поле, или неориентированная графовая модель — это графовая модель, в которой множество случайных величин обладает Марковским свойством, описанным неориентированным графом. Марковская сеть отличается от другой графовой модели, Байесовской сети, представлением зависимостей между случайными величинами. Она может выразить некоторые зависимости, которые не может выразить Байесовская сеть (например, циклические зависимости); с другой стороны, она не может выразить некоторые другие. Прототипом Марковской сети была Модель Изинга намагничивания материала в статистической физике: Марковская сеть была представлена как обобщение этой модели. (ru)
- 马尔可夫网络，（马尔可夫随机场、无向图模型）是关于一组有马尔可夫性质随机变量的全联合概率分布模型。 马尔可夫网络类似贝叶斯网络用于表示依赖关系。但是，一方面它可以表示贝叶斯网络无法表示的一些依赖关系，如循环依赖；另一方面，它不能表示贝叶斯网络能够表示的某些关系，如推导关系。马尔可夫网络的原型是易辛模型，最初是用来说明该模型的基本假设。 (zh)
- У теорії ймовірностей, Ма́рковська мере́жа, або Ма́рковське випадко́ве по́ле — це графічна модель, в якій множина випадкових величин з Марковською властивістю описується неорієнтованим графом. За своїм представленням, Марковська мережа подібна до Баєсової мережі, з тою різницею, що граф Баєсової мережі орієнтований та ациклічний, тоді як граф Марковської мережі неорієнтований і, відповідно, може мати цикли. (uk)
- En fiziko kaj probabloteorio, Markova reto aŭ neorientita estas modelo por priskribi hazardajn variablojn kun la per neorientita grafeo. Markova reto similas al je la reprezentado de dependecoj; sed malsamas ĉar Bejesaj retoj uzas . Tial, Markova reto povas reprezenti iajn dependecojn, kiujn ne povas reprezenti Bejesa modelo (ekzemple cikla dependeco). La kontraŭo estas ankaŭ vera (ekzemple por induktita dependeco). (eo)
- En el ámbito de la física y la probabilidad, un Campo aleatorio de Markov (abreviado MRF por sus siglas en inglés), Red Markov o modelo gráfico no dirigido es un conjunto de variables aleatorias que poseen la propiedad de Markov descrito por un grafo no dirigido. Un MRF es similar a una red bayesiana en su representación de las dependencias entre variables aleatorias; la diferencia radica en que las redes bayesianas son dirigidas y acíclicas, mientras que en los MRF las redes son no dirigidas y pueden ser cíclicas. De esta manera, un MRF puede representar determinadas dependencias que una red bayesiana no puede (como dependencias cíclicas); por otro lado, existen dependencias que no puede representar (como dependencias inducidas). El grafo subyacente de un MRF puede ser finito o infinito. (es)
- Ein Markov Random Field (kurz MRF) oder Markow-Netzwerk ist ein nach dem Mathematiker A. Markow benanntes statistisches Modell, welches ungerichtete Zusammenhänge (z. B. die Ausrichtung von Elementarmagneten) in einem Feld beschreibt. Das Feld besteht aus Zellen, die Zufallsvariablen enthalten und räumlich begrenzt (vgl. zeitliche Begrenzung in einer Markow-Kette) gegenseitig wechselwirken. (de)
- In the domain of physics and probability, a Markov random field (MRF), Markov network or undirected graphical model is a set of random variables having a Markov property described by an undirected graph. In other words, a random field is said to be a Markov random field if it satisfies Markov properties. The concept originates from the Sherrington–Kirkpatrick model. (en)
- No domínio da física e da probabilidade, um campo aleatório de Markov (muitas vezes abreviado como MRF), rede de Markov ou modelo gráfico não-direcionado é um conjunto de variáveis aleatórias que possuem uma propriedade de Markov descrita por um grafo não-direcionado. Em outras palavras, um campo aleatório é dito ser de Markov se o mesmo satisfaz as propriedades de Markov. No domínio da inteligência artificial, um campo aleatório de Markov é usado para modelar tarefas de baixo a médio nível de processamento de imagem e visão computacional. (pt)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)