CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布。比如有3个变量,y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}。联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2 ...
CRF 的预测问题是给定模型参数和输入序列 观测序列 x, 求条件概率最大的输出序列 标记序列 y ,即对观测序列进行标注。条件随机场的预测算法同 HMM 还是维特比算法,根据 CRF模型可得: begin aligned y amp arg max yP w y x amp arg max y frac exp left w cdot F y,x right Z w x amp arg max ...
2016-08-31 18:18 1 4160 推荐指数:
CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布。比如有3个变量,y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}。联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2 ...
linear-chain 条件随机场 条件随机场(conditional random field)是给定随机变量 X 条件下,随机变量 Y 的马尔可夫随机场。本文主要介绍定义在线性链上的特殊的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear-chain CRF)。线性链条件随机场可以用于机器学习 ...
条件随机场的概率计算问题是给定条件随机场 P(Y|X) ,输入序列 x 和输出序列 y ,计算条件概率 $P(Y_{i-1} = y_{i-1}Y_i = y_i|x)$ ,$P(Y_i = y_i|x)$ 以及相应的数学期望的问题。为了方便起见,像 HMM 那样,引进前向-后向向量,递归 ...
本节讨论给定训练数据集估计条件随机场模型参数的问题,即条件随机场的学习问题。条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线形模型,其学习方法包括极大似然估计和正则化的极大似然估计。具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS、梯度下降法以及 L-BFGS 算法。(crf++ 采用了 L-BFGS ...
1、随机场(RF) 在概率论中,由样本空间Ω任意取样构成的随机变量X_i的集合S = {X_1,X_2, ..., X_n},对所有的ω∈Ω式子π(ω) > 0均成立,则称π为一个随机场。 2、马尔可夫随机场(MRF) 当随机变量具有依赖关系时,我们研究随机场才有 ...
(一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型) (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) (一)马尔可夫随机场 概率图模型(Probabilistic graphical model,PGM)是由图表 ...
马尔可夫随机场 概率图模型是由图表示的概率分布。概率无向图模型又称马尔可夫随机场(Markov random field),表示一个联合概率分布,其标准定义为: 设有联合概率分布\(P(V)\)由无向图\(G=(V, E)\)表示,图\(G\)中的节点表示随机变量,边表示随机变量间的依赖关系 ...
CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考: http://blog.echen.me/2012/01/03/int ...