概率模型与概率图模型

概率模型

概率模型（probabilistic model）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为推断（inference），其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布。假定所关心的变量集合为Y，可观测变量集合为O，其他变量的集合为R。

• 生成式（generative）模型考虑联合分布P(Y,R,O)
• 判别式（discriminative）模型考虑条件分布P(Y,R|O)

给定一组观测变量值，推断就是要由P(Y,R,O)或P(Y,R|O)得到条件概率分布P(Y|O)

概率图模型

概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量间的概率相关关系，即变量关系图。

根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类

• 贝叶斯网（Bayesian network）：使用有向无环图表示变量间的依赖关系
• 马尔可夫网（Markovnetwork）：使用无向图表示变量间的相关关系，又称为无向图模型

隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网（dynamic Bayesian network），主要用于时序数据建模。

隐马尔可夫模型中的变量可以分为两组：

• 状态变量：状态变量yi表示第i时刻的系统状态，通常假定状态变量是隐藏的、不可被观测的，因此也称隐变量（hidden variable）。隐马尔可夫模型中，系统的状态通常在多个状态之间互相转化，因此一般认为状态变量的取值是有限的离散值。
• 观测变量：观测变量xi表示第i时刻的观测值。它可以是离散型也可以是连续型。

隐马尔可夫模型各变量的依赖关系如下图。在任一时刻，观测变量的取值仅依赖于状态变量，即 xt 仅由 yt 确定；任一时刻的状态变量仅依赖于其上一时刻的状态变量，即 yt 仅依赖于 y(t-1)。这就是马尔可夫链（Markov chain），即：系统下一时刻的状态仅由当前状态决定，不依赖于以往的任何状态。

基于马尔可夫链，所有变量的联合概率分布为：

为确定一个隐马尔可夫模型，需要以下三组参数：

• 状态转移概率：模型在各个状态间转换的概率，通常记为矩阵A=[aij]N×N，其中

  
  
  

  表示在任意时刻t，若状态为si，则在下一时刻状态为sj的概率

• 输出观测概率：模型根据当前状态获得各个观测值的概率，通常记为矩阵B=[bij]N×M，其中

  
  
  

  表示在任意时刻t，若状态为si，则观测值oj被获取的概率

• 初始状态概率：模型在初始时刻各状态出现的概率，通常记为π=(π1, π2, …, πN)，其中

  
  
  

  表示模型的初始状态为si的概率

从而，隐马尔可夫模型通常使用 λ=[A, B, π] 来表示。

马尔可夫随机场

马尔可夫随机场（Markov Random Field，MRF）是典型的马尔可夫网，这是一种无向图模型。图中每个结点表示一个或一组变量，结点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。马尔可夫随机场有一组势函数（potential functions），亦称因子（factor），这是定义在变量子集上的非负实函数，主要用于定义概率分布函数。

如下图即一个简单的马尔可夫随机场：

马尔可夫随机场计算联合分布

在一个马尔可夫随机场中定义如下概念：

• 团（clique）：对于图中结点的一个子集，若其中任意两个结点之间都有边连接，则称该子集为一个团
• 极大团（maximal clique）：若某个团加入另外任何一个结点都不能再够成团，则称该团为极大团，即极大团就是不能被其他团所包含的团

马尔可夫随机场中，所有变量的联合概率可以通过团来定义，每个因子仅与一个团相关。若所有的团构成集合C，与团Q相关的变量集合记为xQ，则联合概率定义为：

其中ψQ为与团Q对应的势函数，用于对团Q中的变量关系进行建模

称为规范化因子，一般很难计算，所以往往不需要Z的精确值

为了减少团的数量同时保证满足每个因子仅与一个团相关这个条件，通常使用极大团Q*来计算，使用极大团定义的联合概率为：

马尔可夫随机场中的条件独立性

定义如下概念：

若马尔可夫随机场中，结点集A中的结点到B中的结点都必须经过结点集C中的结点，则称结点集A和B被结点集C分离，结点集C称为分离集（separating set），如图所示：

• 全局马尔可夫性（global Markov property）：给定两个变量子集的分离集，则这两个变量子集条件独立，如上图中，xA和xB在给定xC的条件下独立，记为：

  
  

• 局部马尔可夫性（local Markov property）：给定某变量的邻接变量，则该变量条件独立于其他变量。例如，令V为图的结点集，n(v)为结点v在图上的邻接结点，n*(v)=n(v)U{v}，有：

  
  

• 成对马尔可夫性（pairwise Markov property）：给定所有其他变量，两个非邻接变量条件独立。例如，令图的结点集和边集分别为V和E，对图中的两个结点u和v，若⟨n,v⟩∉E，则：

  
  

势函数

势函数定量地刻画变量集xQ中变量之间的相关关系，是非负函数，且在所偏好的变量取值上有较大的函数值，势函数常用指数函数定义：

HQ(xQ)是一个定义在变量xQ上的实值函数，常见形式为：

条件随机场

条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是一种判别式无向图模型，对条件分布进行建模。隐马尔可夫模型和马尔可夫随机场为生成式模型，直接对联合分布进行建模。

条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模。具体来说，若令x={x1, x2, …, xn}为观测序列，y={y1, y2, …, yn} 为与之相应的标记序列，则条件随机场的目标是构建条件概率模型P(y|x)。

令G=<V,E>表示结点与标记变量y中元素一一对应的无向图，yv表示与结点v对应的标记变量，n(v)表示结点v的邻接结点，若图G的每个变量yv都满足马尔可夫性，即：

则G=<V,E>构成一个条件随机场

理论上来说，图G可具有任意结构，只要能表示标记变量之间的条件独立性关系即可。但在现实应用中，尤其是对标记序列建模时，最常用的仍是如下图所示的链式结构，即链式条件随机场（chain-structured CRF）：

条件随机场中，通过选用指数势函数并引入特征函数（feature function），条件概率被定义为：

其中tj是定义在观测序列的两个相邻标记位置上的转移特征函数（transition feature function），用于刻画相邻标记变量之间的相关关系以及观测序列对它们的影响，sk是定义在观测序列的标记位置i上的状态特征函数（status feature function），用于刻画观测序列对标记变量的影响，λj和μk为参数，Z为规范化因子。

• 条件随机场和马尔可夫随机场均使用团上的势函数定义概率，两者在形式上没有显著区别
• 条件随机场处理的是条件概率，而马尔可夫随机场处理的是联合概率

全文参考：周志华 著 《机器学习》

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