fengshanghere的博客

本文翻译自GitHub博客上的原创文章，结尾有原文链接。文章没有晦涩的数学公式，而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程，是入门CRF非常非常合适的资料。概述该文章系列包括以下内容：概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的Chainer实现 — 用基于Chainer包的代码实现CRF层背景知识你唯一需要了解的是什么叫命名实体识别。如果你不了解神经网络，CRF以及其他相关知识也没有关系，我会用通俗易懂

前言前两篇关于SVM的文章分别总结了SVM基本原理和核函数以及软间隔原理，本文我们就针对前面推导出的SVM对偶问题的一种高效的优化方法-序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization, SMO)的原理进行总结并进行相应的Python实现。坐标上升算法(Coordinate Ascent)在SMO算法之前，还是需要总结下坐标上升算法，因为SMO算法的思想...