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RCOアドテク部論文輪読会「Markov Random Field入門」

2017/02/01kenjih

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最近銀座のランチスポット開拓を始めたエンジニアの林田です。
今日は農家の台所で生まれて初めてピンク色のじゃがいもを食べました。ノーザンルビーと言うそうです。

さて、本題に入りたいと思います。
アドテク部の論文輪読会で「Markov Random Field入門」という題目で発表しました。画像のノイズ除去という例をもとに、

  • Markov Random Fieldの定義
  • Grid ModelのMAP推定
  • 最小カット問題への帰着方法
  • Alpha Expansion

などを紹介しました。

集合内の要素を2つのカテゴリに分ける問題を最小カットに帰着させるという手法はプロコン界ではよく知られたテクニックですが、統計分野でも利用されているということに驚きました。またk個(k > 2)のカテゴリに分ける場合も、少し複雑になりますが、同様にグラフの問題に帰着できるという新しい発見がありました。

近年流行の深層学習を用いたノイズ除去と比較すると古典的なテクニックではありますが、アルゴリズム的に面白い手法かと思います。興味のある方は是非下のスライドをご覧ください。