ベイジアンネットワーク(英: Bayesian network)は、因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの1つで、複雑な因果関係の推論を有向非巡回グラフ構造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである。ネットワークとは重み付けグラフのこと。 確率分布は確率変数をノード、変数間関係をリンクとするグラフ/ネットワークで表現できる[1][2](確率的グラフィカルモデル[3])。このうちリンクが向きを持ち依存関係が巡回しないもの(有向非巡回グラフ)は次の名称で呼ばれる[4]。 ベイジアンネットワーク(英: Bayesian networks)[5] 有向グラフィカルモデル(英: directed graphical models)[5] 有向確率モデル(英: directed probabilistic models)[6] 有向確率的グラフィカルモデル
条件付き確率場(じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF)は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用される。特にCRFは形態素解析、固有表現抽出、ゲノミクスに応用され、隠れマルコフモデルに関連するような問題において、代わりとしても用いることができる。コンピュータビジョンにおいては、物体認識、画像領域分割(セグメンテーション)などに使用される。 概要[編集] CRFは無向性のグラフィカルモデルであり、それぞれの頂点は分布が推論されるべき確率変数を表現する。辺は二確率変数間の依存性を表現する。詳細はグラフィカルモデルの項を参照のこと。モデルにおいては、確率変数間の対での依存性のみがモデル化される。一般
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