Участник:Anton/Песочница

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 8: Строка 8:
Среда реализации для всех вариантов – MATLAB. Неэффективная реализация кода может негативно отразиться на оценке.
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:<br>
 +
<tex>
 +
E(X) = \sum_{p \in P} D_p(x_p) + \sum_{(p, q) \in E} V_{pq}(x_p, x_q),
 +
</tex><br>
 +
где P — множество индексов переменных, E — система соседства, D — унарные потенциалы, V — бинарные потенциалы.
 +
 +
Рассмотрим модель со следующими ограничения:
 +
*Переменные <tex> x_p </tex> дискретны и принимают значения из множества {1,…,K}, K ≥ 2.
 +
*Система соседства E - прямоугольная решетка.
 +
*Бинарные потенциалы V являются обобщенными потенциалами Поттса: <tex>V_{pq} = \alpha_{pq} [x_p \neq x_q] </tex>.
 +
 +
В рамках этого задания требуется решить задачу поиска конфигурации MRF (значений переменных <tex> x_p </tex>), обладающей минимальной энергией.
== Вариант 1 ==
== Вариант 1 ==
 +
=== Формулировка задания ===
=== Формулировка задания ===

Версия 14:53, 7 апреля 2011

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

Личные инструменты