【概率图与随机过程】25 从有向到无向：谈谈条件随机场

最新推荐文章于 2021-03-23 12:57:27 发布
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本文介绍了条件随机场作为无向图模型在打破隐马尔可夫模型的观测独立性和齐次马尔科夫假设后的应用。重点讲述了线性链条件随机场的概念、概率定义、特征函数及其在序列标注问题中的应用。条件随机场的主要任务包括参数估计和推断标注序列。

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这是这一期专栏的最后一讲了，我们来简要介绍一下无向图模型中的一个非常重要的模型：条件随机场。

1.隐马尔可夫模型中的一些问题

还记得前面我们隐马尔可夫模型中，我们老说的两个假设吗？老生常谈了，不厌其烦再谈一次。
图1 隐马尔可夫模型结构
第一个假设：观测独立性假设。观测变量 x t x_t x

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2017年Nature上发布的一篇论文《Evolutionary algorithms for optimizing ant colony optimization》中提出了一种基于蚁群算法(ACO)的优化算法EvoACO，该算法通过自动学习环境特征、目标函数及搜索策略等参数的最优值，从而找到全局最优解或近似最优解。那么，蚁群算法如何进行自适应调整呢？通过神经网络和深度学习技术来实现自适应调整方法的研究已经逐渐火热起来。本文将阐述基于深度学习的自适应调整方法在蚁群算法中的应用，并提供相关实验数据和分析结论。
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第17讲 贝叶斯统计推断：最大后验
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石 溪

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