本文是對CRF基本原理的一個簡明的介紹。當然，“簡明”是相對而言中，要想真的弄清楚CRF，免不了要提及一些公式，如果只關心調用的讀者，可以直接移到文末。 圖示 # 按照之前的思路，我們依舊來對比一下普通的逐幀softmax和CRF的異同。 逐幀softmax # CRF主要用於序列標注問題 ...

基本原理 損失函數 （線性鏈）CRF通常用於序列標注任務，對於輸入序列\(x\)和標簽序列\(y\)，定義匹配分數： \[s(x,y) = \sum_{i=0}^l T(y_i, y_{i+1}) + \sum_{i=1}^l U(x_i, y_i) \] 這里\(l\)是序列長度 ...

CRF的進化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/參考： http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 說明 ...

　　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 ...

Motivation 學習CRF的過程中，我發現很多資料，教程上來就給一堆公式，並不知道這些公式是怎么來的。 所以我想以面向問題的形式，分享一下自己對CRF用於序列標注問題的理解 問題定義 給定觀測序列\(X=(X_1,X_2,X_3,...X_n)\)， 應該注意以下幾點： 輸入 ...

摘自：https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF（Conditional Random Field），即條件隨機場 ...

1 概率無向圖模型 1.1 模型定義 1.2 因子分解 2 條件隨機場的定義 2.2 條件隨機場的參數化形式 2.3 條件隨機場的簡化形式 2.4 條件隨機場的矩陣形式 3 條件隨機場的概率計算問題 3.1 前向-后向算法 3.2 概率 ...