Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
条件付き確率場の推論と学習
2. 目次 1. コンピュータビジョンと条件付き確率場 2. マルコフ確率場 3. 最適化手法 1. 平均場近似 2. 確率伝搬法(max-product, sum-product) 4. 条件付き確率場とその学習 参考文献 Conditional Random Fields(CVPR2011 Tutorial) http://www.nowozin.net/sebastian/cvpr2011tutorial/slides/talk-crf.pdf Understanding Belief Propagation and Its Generalizations http://www.merl.com/papers/docs/TR2001-22.pdf
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