原文:條件隨機場入門(五) 條件隨機場的預測算法

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 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 推薦指數:

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算法】CRF(條件隨機場)

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 ...

Tue Dec 04 02:32:00 CST 2018 0 1354
條件隨機場入門(二) 條件隨機場的模型表示

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 ...

Mon Aug 29 23:38:00 CST 2016 0 12132
條件隨機場入門(三) 條件隨機場的概率計算問題

條件隨機場的概率計算問題是給定條件隨機場 P(Y|X) ,輸入序列 x 和輸出序列 y ,計算條件概率 $P(Y_{i-1} = y_{i-1}Y_i = y_i|x)$ ,$P(Y_i = y_i|x)$ 以及相應的數學期望的問題。為了方便起見,像 HMM 那樣,引進前向-后向向量,遞歸 ...

Wed Aug 31 04:07:00 CST 2016 0 3758
條件隨機場入門(四) 條件隨機場的訓練

本節討論給定訓練數據集估計條件隨機場模型參數的問題,即條件隨機場的學習問題。條件隨機場模型實際上是定義在時序數據上的對數線形模型,其學習方法包括極大似然估計和正則化的極大似然估計。具體的優化實現算法有改進的迭代尺度法IIS、梯度下降法以及 L-BFGS 算法。(crf++ 采用了 L-BFGS ...

Thu Sep 01 01:08:00 CST 2016 0 6666
條件隨機場

1、隨機場(RF) 在概率論中,由樣本空間Ω任意取樣構成的隨機變量X_i的集合S = {X_1,X_2, ..., X_n},對所有的ω∈Ω式子π(ω) > 0均成立,則稱π為一個隨機場。 2、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 ...

Sun Mar 17 00:30:00 CST 2013 1 3259
條件隨機場

(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 ...

Tue Aug 27 05:34:00 CST 2019 0 427
條件隨機場

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 ...

Mon Nov 25 06:47:00 CST 2019 0 443
CRF條件隨機場

CRF的進化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/參考: http://blog.echen.me/2012/01/03/int ...

Tue Jul 18 02:39:00 CST 2017 0 10874
 
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