Seleção de modelos para campos aleatórios de Markov

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Carvalho, Rodrigo Ribeiro Santos de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Campo aleatório de Markov
Markov random field
Model selection
Seleção de modelos
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092025-113216/
Resumo: Um campo aleatório de Markov é um grafo não-direcionado que expressa as dependências condicionais de um conjunto de variáveis aleatórias. Este trabalho visa realizar uma revisão do estado da arte de algoritmos de seleção de modelos para campos aleatórios de Markov. Estudamos um algoritmo que envolve uma otimização de uma função não-linear, um algoritmo que maximiza uma função definida em conjunto discreto e um algoritmo guloso. Além disso, adaptamos dois algoritmos estudados para otimizar o tempo de execução e torná-los aptos para casos mais gerais.
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