它们在它们都是图形模型的意义上是相似的，即它们都描述了根据某种图形结构的联合分布的分解。然而，马尔可夫随机场是无向图模型（即，它们根据一些基础图的团势来描述吉布斯分布的因式分解）。另一方面，隐马尔可夫模型是有向图模型的子类（即，它们根据条件概率分布的乘积来描述因式分解），具有描述具有长期依赖关系的某些动态过程的特定结构。两种类型的模型都可以转换为所谓的因子图，以便可以使用相同的算法在其中执行推理任务（例如，计算边际分布或 MAP 估计）。

隐马尔可夫模型可以表示为有向图（使用贝叶斯网络，下图的字母 a）或无向图（使用下图的马尔可夫随机场，字母 b），链接在这里）。

所以是的，您可以使用马尔可夫随机场来表示 HMM。