首页 > 其他 > 详细

概率图模型(学习笔记)

时间:2017-01-05 20:20:01      阅读:273      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

概率图模型:有向图模型,无向图模型和混合概率图模型。

  • 有向概率图模型:隐马尔科夫模型,贝叶斯网络和动态贝叶斯网络。
  • 无向概率图模型:马尔科夫随机场 MRF,条件随机场 CRF。
  • 混合概率图模型:链图。

图割方法

  将能量最小问题转化为图割问题。求解图割的算法也就是解最小割的算法 :

  1) Goldberg-Tarjan

  2) Ford-Fulkerson

  Ford–Fulkerson方法(Ford-Fulkerson method)或 Ford–Fulkerson算法(FFA)是一类计算网络流最大流贪心算法。 因为该方法寻找路径的方式并不是完全确定的,而且它也有几种实现方式[1]与不同的时间复杂度[2],所以它被称为“方法”而不是“算法”。它在1956年由 L.R.Ford,Jr. 及 D.R.Fulkerson[3] 发表。“Ford–Fulkerson”这个名词通常也用于Edmonds–Karp算法,这是一个特殊的Ford–Fulkerson算法实现。算法的思想如下:只要有一条从源(开始节点)到汇(结束节点)的路径,在所有的边上都有可用容量,就沿着这条路径发送一个流。 然后再找到另一条路径,一直到网络中不存在这种路径为止。一条有可用容量的路径被称为一个增广路。

  3) 上诉两种方法的改进算法

参考文献

1) Boykov Y, Veksler O, Zabih R. Fast approximate energy minimization via graph cuts[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2001, 23(11):1222-1239.(如何用图建模,定义,证明,性质)

2) Boykov Y, Kolmogorov V. An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms for energy minimization in vision.[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2004, 26(9):1124-37.(改进求解图割的算法,提供算法包)

概率图模型(学习笔记)

原文:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5974471.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!