CRF函数

最新推荐文章于 2025-04-15 09:00:00 发布
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tf44：tensorflow CRF的使用
MachineLP的专栏
07-31 4883
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP CRF的应用还是挺多的，像前期deeplab的语义分割、bilstm+crf做词性标注。 CRF简单的例子： # coding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf # 参数设置 num_examples = 10 ...
CRF算法(Conditional Random Fields)揭秘
Nichkhun的博客
02-22 2305
​​条件随机场(即CRF)可看成最大熵模型的序列版本(sequence version)，这意味着它们都是判别式模型。CRF与HMM对比，除了后者是生成式模型之外，二者另一个重要的不同点是，CRF不再局限于线性序列结构，而可以是任意结构，当然线性结构是最常见的。
tensorflow笔记3：CRF函数：tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()
weixin_34248118的博客
03-01 840
在分析训练代码的时候，遇到了，tf.contrib.crf.crf_log_likelihood，这个函数，于是想简单理解下： 函数的目的：使用crf 来计算损失，里面用到的优化方法是：最大似然估计 使用方法： tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=No...
条件随机场 (CRF) 的损失函数以及faiss 的原理介绍
samoyan的博客,记录技术成长~
01-03 1716
这里，T 是序列的长度，fk​ 是特征函数，λk​ 是对应的权重，求和是对所有可能的标记序列y′进行。分子是当前标记序列y的得分，而分母是所有可能标记序列的得分之和，也称为配分函数（partition function），用于确保概率之和为1。其中，N 是训练样本的数量，x(i) 是第i个样本的输入序列，y(i) 是对应的真实标记序列，θ 是模型参数，p(y∣x;在训练CRF模型时，目标是最小化损失函数L(θ)。总的来说，CRF的损失函数是负对数似然函数，它衡量的是模型输出与真实标记序列的匹配程度。
CRF的三个核心函数
专栏
11-15 1852
https://www.jianshu.com/p/bddf0641970c CRF的实现-tensorflow版本 不分享的知识毫无意义 0.076 2020.03.14 17:33:26 字数 1,039阅读 588 0.前言 CRF的原理已经够难理解了，需要解决的问题主要包括三大块： 概率计算问题，前向—后向算法，是一个递推公式，这个和hmm是一样的。 学习问题，这是判别式模型必须要有的东西，得训练参数，常用的方法是改进的迭代尺度法，拟牛顿法。 预测问题，维特比算法，这是个动态规划方法，hmm和crf
17 条件随机场（二）：CRF
cengjing12的博客
06-09 560
5 CRF 概率密度函数的参数形式 前面我们花了大量的功夫来将CRF 是如何演变来的，讲述了从HMM-MEMM-CRF 的演化过程，理性的讲述了CRF 图结构的合理性。所谓条件随机场，我们分成两个部分来进行解释：条件指的是，条件概率；随机场指的是，y 节点连接而成的无向图模型，称之为Markov Field。CRF 的概率图模型如下所示： 5.1 势函数化简 我们想要得出 P(Y∣X)P(Y | X)P(Y∣X) 的形式，很可惜在无向图中，我们并不能根据因果关系直接写出来。我们之间讲到过无向图的分解方法，这
【CRF系列】第4篇：CRF的核心：特征函数设计与模板
最新发布
熵数实验室
04-15 1078
本文深入探讨了CRF的核心——特征函数设计。特征函数的重要性及其在CRF中的核心地位常见的特征模板类型，从单词本身到词缀、词形和外部知识CRF++模板机制的工作原理，如何用简洁的语法生成大量特征函数特征选择的策略和防止过拟合的方法好的特征设计是CRF成功的关键。它不仅需要技术知识，还需要对任务领域的深入理解和不断的实验优化。
tensorflow keras crf实现
小姑仔的博客
06-22 2032
import tensorflow_addons as tfa import tensorflow as tf import numpy as np inputs=tf.random.truncated_normal([2,10,5]) target=tf.convert_to_tensor(np.random.randint(5,size=(2,10)),dtype=tf.int32) out=tf.keras.layers.Softmax(inputs) lens=tf.convert_to_ten
CRF损失函数与维特比解码
m0_45283671的博客
03-25 2480
本节是在上一篇博客的基础上写的。 在上一篇博客我们学会了如何通过BILSTM提取特征得到发射分数，如何荣国CRF层约束标签得到转移分数。 对于一个标签序列，我们可以通过发射分数和转移分数的和计算这条路径的最终得分。这是前向学习的内容，我们知道深度学习需要定义损失函数来进行反向传播，更新梯度。对于序列标注的模型，如何定义损失函数呢？ 我们可以使用CRF损失函数学习模型参数。在这里维特比解码要解决的问题是对于一个新的样本过来我们如何通过发射分数和转移分数在所有的可能路径中找到最优路径。 前向算法 概率计算问题(
CRF相机响应函数
03-21
### 相机响应函数（CRF）的实现原理及应用 #### CRF 的定义与作用 相机响应函数（Camera Response Function, CRF）是一种描述相机传感器如何将场景中的真实亮度转换为数字化像素值的数学模型[^1]。它反映了相机内部...
从头开始学CRF：详解第一课 - CRF的定义
KdpdCode的博客
09-23 548
CRF的目标是学习一个条件概率分布P(Y|X)，即给定输入序列X条件下输出序列Y的概率。本文详细介绍了CRF的定义以及相关的源代码实现。CRF是一种用于序列标注问题的概率图模型，通过定义特征函数来描述输入序列和输出序列之间的关系，并利用特征函数构建条件概率分布。通过实现CRF模型的训练和预测方法，我们可以在序列标注任务中应用CRF模型，并获得相应的预测结果。在CRF中，我们考虑给定输入序列X的条件下，输出序列Y的概率分布。例如，在序列标注问题中，可以定义一个特征函数，表示当前位置的输入和输出标签的关系。
BiLSTM中的CRF层（三）CRF损失函数
徐先森的博客
10-11 1万+
本文翻译，原文地址：https://createmomo.github.io/2017/10/08/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-3/ 三、CRF损失函数 CRF损失函数由两部分组成，真实路径的分数 和 所有路径的总分数。真实路径的分数应该是所有路径中分数最高的。 例如，我们的数据集中有如下几种类别： Label Index B-Person 0 I-Person 1 B-Organization 2 I-Organizatio
条件随机场（CRF）原理小结（1）
小白的专栏
02-10 1195
条件随机场（CRF）原理小结（1）1. CRF学习方法简要概括2. 相关概念2.1 概率图模型2.1.1 有向概率图模型（贝叶斯网）2.1.2 无向概率图模型（马尔科夫网）2.1.3 有向图、无向图模型比较2.2 生成式模型 vs 判别式模型两种模型比较2.3 RF→\rightarrow→MRF→\rightarrow→CRF→\rightarrow→linear chain CRF2.3.1 随机场（RF）2.3.2 马尔科夫随机场（MRF）2.3.3 条件随机场（CRF）2.3.4 线性链条件随机场（
BiLSTM-CRF-3
zhang2010hao的博客
12-28 989
2.3 CRF损失函数 CRF损失函数中包含了真实标签序列得分和所有可能标签序列的总得分，正常情况下，真实标签序列得分在所有可能标签序列得分中是最高的。 比如，假设数据集中的标签如下所示： Label Index B-Person 0 I-Person 1 B-Organization 2 I-Organization 3 O 4 START 5 END 6...
对于CRF的理解
Unyielding will
10-22 5307
什么是CRF？ CRF，全称 Conditional Random Fields，中文名：条件随机场。是给定一组输入序列的条件下，另一组输出序列的条件概率分布模型。 什么时候可以用CRF？ 当输出序列的每一个位置的状态，需要考虑到相邻位置的状态的时候。举两个例子： 1、假设有一堆小明日常生活的照片，可能的状态有吃饭、洗澡、刷牙等，大部分情况，我们是能够识别出小明的状态的，但是如果你看到一张...
tensorflow中crf模块函数解析
涛涛不绝蕾蕾于冬
06-28 5172
        这篇博客主要想解释一下tensorflow中crf模块的几个函数的输入输出是什么意思。作为预备知识，建议英文好的同学先看下这篇博客，这篇博客有8个小节，前5个小节比较通俗易懂，后3个小节感觉不太理解。当然我也会先讲一下bilstm+crf的基本原理，主要讲一下模型的损失函数。 一、预备知识  ...
CRF简介
热门推荐
sinat_22510827的博客
05-04 1万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/78397543CRF简介HMM的局限性         1，该模型定义的是联合概率，必须列举所有观察序列的可能值，而这对多数领域来说是比较困难的。         2，基于观察序列中的每个元素都相互条件独立。即：在任何时刻观察值仅仅与状态序列中的一个状态有关。而大多数现实世界中的真是观察序列是有多个相互...
实体关系抽取——CRF++
bobobe的专栏
07-10 1万+
CRF++是CRF算法的一个实现。 它最重要的功能我认为是采用了特征模板。这样就可以自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，我们要做的就是寻找特征，比如词性等。 特征模板 特征模板就是为了生成特征函数。在crf++中有unigram和bigram两种模板。首先看训练文件格式： 这里每一列是一个特征（比如这里第一列是句子本身的特征（一个个字），第二列是词性特征，第三列是o...
CRF++/CRF/条件随机场的特征函数模板
outsider
10-01 1万+
由于最近想实现CRF，学完了理论后就开始怎么想怎么实现，想参照CRF++的开源实现，但首先要解决的怎么理解特征模板，所以写了此文，主要参考了2篇文章，在此感谢。 http://www.52nlp.cn/%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%B9%8B%E5%AD%97%E6%A0%87%E6%B3%A8%E6%B3%9...
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