CRF和HMM区别不仅仅前者是判别模型后者是生成模型

最新推荐文章于 2023-12-19 14:30:50 发布
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本文详细探讨了概率图模型的基础概念及其在机器学习中的应用，包括贝叶斯网络和马尔科夫随机场的原理与区别。通过实例解析，帮助读者理解如何在实际问题中运用这些模型进行决策和预测。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】概率生成模型（Generative Model）
qq_36130719的博客
01-28 1261
一个生成模型可以大致定义如下：生成模型根据概率模型描述了数据集是如何生成的。通过从该模型中采样，我们能够生成新数据。假设有一个包含马图像的数据集。希望构建一个模型且该模型可以生成从未存在但看起来仍然真实的马的新图像，因为该模型已经了解了控制马外观的一般规则。这种问题可以使用生成建模来解决。下图显示了一个典型的生成建模过程的总结。首先，需要一个由尝试生成的实体的许多示例组成的数据集。这个被称为训练数据，一个这样的数据点被称为观察。每个观察包含许多特征，对于图像生成问题，特征通常是单个像素值。
B站【1espresso】NLP - transform、bert、HMM、NER课件
码python的Vinsmoke
10-27 1563
git地址 传送门 传送门2（含bert情感分析） 仅学习使用，侵删 中文自然语言处理 Transformer模型(一) transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型. 现在已经取得了大范围的应用和扩展, 而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型. 目前transformer模型已经得到广泛认可和应用, 而应用的方式主要是先进行预训练语言模型, 然后把预训练的模型适配给下游任务, 以完成各种.
Hmm 和CRF区别
weixin_43758551的博客
07-10 4387
对这块懂得只有12，总结的如下 1.HMM是生成模型，CRF是判别模型 2.HMM是概率有向图，CRF是概率无向图 3.HMM求解过程可能是局部最优，CRF可以全局最优 4.CRF概率归一化较合理，HMM则会导致label bias 问题 ...
初识词性标注：条件随机场CRF是什么,CRF与HMM的区别
weixin_56336619的博客
04-11 686
对条件随机场CRF的理解来源于这篇知乎回答 基于HMM+维特比算法的词性标注解读，可以看我的这篇原创博文 首先理解条件随机场： 特征函数：用于给标注序列打分 定义一组特征函数（一个特征函数集合） 一个特征函数 接受传入的句子（标注序列），输出0或1，表示传入的标注序列是否符合这个特征 每个特征函数j有权重w[j] exp函数：exp(x) = e^x 第一层for循环：遍历特征函数集合 第二层for循环：对于第j个特征函数：句子中每个位置单词的特征值相加 指数化和标准化，得到标注序列的概率值 总结：
HMM与CRF的总结（仅供参考，建议大家看李宏毅老师的视频）
qq_38148600的博客
11-07 2691
这两天我一直在寻找HMM和CRF之间的区别。 为了防止面试之间的遇到这类的问题啊，我准备了几个自问自答来总结一下这两天的收获。 首先HMM模型，能不能简要的概括 隐马可夫模型是由两个序列组成的一个序列叫做状态序列，一个叫做表现序列，我们主要通过表现序列来推测他的状态。表现序列是可见的，状态序列是不可见的。并且每个状态序列的部分只与它前面的部分有关，这也就代表了这个隐马尔可夫模型，它是一个有向图模型。而表现序列只与它对应的状态序列有关。 隐马尔可夫模型介绍_u013677156的专栏-优快云博.
【转】统计模型之间的比较，HMM，最大熵模型，CRF条件随机场
weixin_34198583的博客
06-06 505
HMM模型将标注看作马尔可夫链，一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模，其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种生成模型，定义了联 合概率分布 ，其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布，生成模型需要枚举出所有可能的观察序列，这在实际运算过程中很困难，因为我们需要将观察序列的元素看做是彼此孤立的个体即假设每个元素彼此独立，任何时刻的观察结果只依赖于...
CRF与HMM（判别模型与生成模型）
Xu_Wave
04-28 1775
CRF与HMM（判别模型与生成模型）面试题
条件随机场与隐马尔可夫模型在序列标注中的应用
对比产生式模型和判别式模型，前者试图模拟数据的生成过程，后者则直接学习输入和输出之间的映射关系。CRF作为判别式模型，通常在许多任务中表现优于HMM等生成式模型，因为它们能够直接优化最终的分类或标注性能。 ...
李航统计学习总结：EM算法、朴素贝叶斯、隐马尔可夫、随机向量场
菜鸟营
03-29 1677
目录 EM算法 朴素贝叶斯模型 图规划模型 隐马尔可夫模型 条件随机场（CRF） EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。 其过程主要分为两步： E步，求期望 M步，求极大 因此，又被称为期望极大化算法。 EM算法根据算法不同的初值可能会有不同的参数估计值。 EM算法的导出： 对一个含有隐变量的概率模型，目标时...
python-机器学习练习 (7-20)【1】
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07-20 6万+
Date: 2019-07-20 1.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：（多分类问题）。 补充 ： 其实单要从实用的角度来讲，二分类足够了，因为人脸识别系统只需要做到识别：合法身份和非法身份，前者准入，后者不准入或者报警。 但是从题目本意来说，是一个多分类问题。 2.在Log...
传统的序列模型CRF与HMM区别
最新发布
互联网知识分享
12-19 1639
传统的序列模型CRF与HMM的区别主要体现在建模方式、对隐含状态的处理和对特征函数的处理上。CRF是一种判别模型，直接对输入输出序列之间的关系进行建模，不对隐藏状态进行建模，而HMM是一种生成模型，通过对隐藏状态和观察序列的联合概率分布进行建模。与HMM不同，CRF没有对隐藏状态进行建模，而是直接对输入序列和输出序列之间的关系进行建模，因此CRF不受HMM中的独立性假设约束。HMM中包含一个隐含的马尔科夫链来描述隐藏状态，而CRF不对隐藏状态进行建模，只对输入输出序列之间的关系进行建模。
CRF和HMM的区别
qq_33314743的博客
08-31 504
CRF是无向图
【HMM和CRF的异同】
qq_28886195的博客
11-03 1235
HMM和CRF的简介
CRF和HMM
云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
05-29 1744
CRF和HMM比较 CRF是生成模型，HMM是判别模型 HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立（观察独立性假设），二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(齐次马尔科夫假设) CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。 缺点：训练代价大、复杂度高 条件随机域模型相比较改进的隐马尔可夫模型可以更好更多的利用待识别文本中所提供的上下文信息以得更好的实验结果 HMM：隐马尔可夫 模型，它一般以文本序列数据输入，
HMM MEMM CRF 区别 联系
myzts的专栏
08-28 1610
隐马尔可夫模型(HMM)，最大熵马尔可夫模型(MEMM)以及条件随机场(CRF)是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。HMM首先出现，MEMM其次，CRF最后。 1 算法思想 HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率，但MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化。CRF模型中，
概率图(一)--HMM与CRF对比
atarik@163.com
06-14 3028
先给出二者对比: 1.HMM是生成模型，CRF是判别模型 2.HMM是概率有向图，CRF是概率无向图 3.HMM求解过程可能是局部最优，CRF可以全局最优(这条貌似是和最大熵马尔科夫模型对比的) 4.CRF 的特征可以囊括更加广泛的信息：HMM 基于“上一状态to当前状态”的转移概率以及“当前状态to当前观测”的释放概率，使得当前位置的词（观测）只可以利用当前的状态（词性）、当前位置的状态...
CRF和HMM简易区别
ws_nlp_的博客
07-01 508
CRF是无向图，HMM有向图 CRF是判别模型，HMM是生成模型 CRF所有极大团，求势函数，就是除了转移概率（x->y），还有极大团的状态特征 HMM只依赖前一个时刻状态，与转移（x->y）无关
生成模型与判别模型
jacke121的专栏
09-23 3184
生成模型与判别模型
CRF，HMM和MEHMM区别
xingchenhy的博客
06-02 3032
CRF，HMM和MEHMM是在序列标注中常用的三种模型，但是也各有优缺点，现在从以下几个方面进行以下比较：（条件随机场，隐马尔科夫，最大熵隐马尔科夫） 1）生成式模型or判别式模型（假设 o 是观察值，m 是模型。） a）生成式模型：无穷样本 -> 概率密度模型 = 产生式模型 -> 预测    如果对P(o|m) 建模，就是生成式模型。其基本思想是首先建立样本的概率密度模型
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