(一)馬爾可夫隨機場(Markov random field,無向圖模型) (二)條件隨機場(Conditional random field,CRF) (一)馬爾可夫隨機場 概率圖模型(Probabilistic graphical model,PGM)是由圖表 ...
隨機場 RF 在概率論中,由樣本空間 任意取樣構成的隨機變量X i的集合S X ,X , ..., X n ,對所有的 式子 gt 均成立,則稱 為一個隨機場。 馬爾可夫隨機場 MRF 當隨機變量具有依賴關系時,我們研究隨機場才有實際的意義,具有馬爾可夫性質的隨機變量X i的全聯合概率分布模型,構成馬爾可夫隨機場。 馬爾可夫隨機場對應一個無向圖 G V, E 。無向圖上的每一個節點v V對應一個 ...
2013-03-16 16:30 1 3259 推薦指數:
(一)馬爾可夫隨機場(Markov random field,無向圖模型) (二)條件隨機場(Conditional random field,CRF) (一)馬爾可夫隨機場 概率圖模型(Probabilistic graphical model,PGM)是由圖表 ...
馬爾可夫隨機場 概率圖模型是由圖表示的概率分布。概率無向圖模型又稱馬爾可夫隨機場(Markov random field),表示一個聯合概率分布,其標准定義為: 設有聯合概率分布\(P(V)\)由無向圖\(G=(V, E)\)表示,圖\(G\)中的節點表示隨機變量,邊表示隨機變量間的依賴關系 ...
CRF的進化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/參考: http://blog.echen.me/2012/01/03/int ...
今天介紹CRFs在中文分詞中的應用 工具:CRF++,可以去 https://taku910.github.io/crfpp/ 下載,訓練數據和測試數據可以考慮使用bakeoff2005,這 ...
linear-chain 條件隨機場 條件隨機場(conditional random field)是給定隨機變量 X 條件下,隨機變量 Y 的馬爾可夫隨機場。本文主要介紹定義在線性鏈上的特殊的條件隨機場,稱為線性鏈條件隨機場(linear-chain CRF)。線性鏈條件隨機場可以用於機器學習 ...
CRF 的預測問題是給定模型參數和輸入序列(觀測序列)x, 求條件概率最大的輸出序列(標記序列)$y^*$,即對觀測序列進行標注。條件隨機場的預測算法同 HMM 還是維特比算法,根據 CRF模型可得: \begin{aligned}y^* &= \arg \max_yP_w(y|x ...
條件隨機場(conditional random fields,簡稱 CRF,或CRFs)下文簡稱CRF,是一種典型的判別模型,相比隱馬爾可夫模型可以沒有很強的假設存在,在分詞、詞性標注、命名實體識別等領域有較好的應用。CRF是在馬爾可夫隨機場的基礎上加上了一些觀察值(特征),馬爾可夫隨機場 ...
CRF(條件隨機場) 基本概念 場是什么 場就是一個聯合概率分布。比如有3個變量,y1,y2,y3, 取值范圍是{0,1}。聯合概率分布就是{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 ...