Участник:Anton/Песочница

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Статья в настоящий момент дорабатывается.
Формулировка задания находится в стадии формирования. Просьба не приступать к выполнению задания, пока это предупреждение не будет удалено. Anton 18:11, 7 апреля 2011 (MSD)


Содержание

Перейти к основной странице курса

Задание состоит из двух вариантов.

Среда реализации для всех вариантов – MATLAB. Неэффективная реализация кода может негативно отразиться на оценке.

Марковское случайное поле

Марковское случайное поле (MRF) — графическая модель, энергия (отрицательный логарифм правдоподобия) которой записывается в виде:
E(X) = \sum_{p \in P} D_p(x_p) + \sum_{(p, q) \in E} V_{pq}(x_p, x_q),
где P — множество индексов переменных, E — система соседства, D — унарные потенциалы, V — бинарные потенциалы.

Рассмотрим модель со следующими ограничения:

  • Переменные x_p дискретны и принимают значения из множества {1,…,K}, K ≥ 2.
  • Система соседства E - прямоугольная решетка.
  • Бинарные потенциалы V являются обобщенными потенциалами Поттса: V_{pq} = \alpha_{pq} [x_p \neq x_q] .

В рамках этого задания требуется решить задачу поиска конфигурации MRF (значений переменных x_p ), обладающей минимальной энергией.

Вариант 1

Формулировка задания

Спецификация реализуемых функций

Рекомендации по выполнению задания

Данные для выполнения задания

Оформление задания

Вариант 2

Формулировка задания

Спецификация реализуемых функций

Рекомендации по выполнению задания

Данные для выполнения задания

Оформление задания

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Anton/%D0%9F%D0%B5%D1%81%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0»
Личные инструменты