On Functions of Markov Random Fields

Bernhard Geiger, Ali Al-Bashabsheh

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandBegutachtung

Abstract

We derive two sufficient conditions for a function of a Markov random field (MRF) on a given graph to be a MRF on the same graph. The first condition is information-theoretic and parallels a recent information-theoretic characterization of lumpability of Markov chains. The second condition, which is easier to check, is based on the potential functions of the corresponding Gibbs field. We illustrate our sufficient conditions at the hand of several examples and discuss implications for practical applications of MRFs. As a side result, we give a partial characterization of functions of MRFs that are information preserving.

Originalspracheenglisch
Titel2020 IEEE Information Theory Workshop, ITW 2020
Seiten316-320
ISBN (elektronisch)9781728159621
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 11 Apr. 2021
Veranstaltung2020 IEEE Information Theory Workshop: ITW 2020 - Virtuell, Italien
Dauer: 11 Apr. 202115 Apr. 2021

Publikationsreihe

Name2020 IEEE Information Theory Workshop, ITW 2020

Konferenz

Konferenz2020 IEEE Information Theory Workshop
KurztitelITW 2020
Land/GebietItalien
OrtVirtuell
Zeitraum11/04/2115/04/21

ASJC Scopus subject areas

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