条件随机场 详析

最新推荐文章于 2024-01-13 23:11:48 发布
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分类专栏： Machine & Deep Learning Data Mining 文章标签： 算法
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条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)是一种判别式图模型，广泛应用于各种任务。本文从随机场和马尔科夫随机场的基础开始，详细解释了CRF的定义、条件分布形式、训练方法和推断算法，包括Viterbi算法、信念传播以及Junction Tree。CRF因其强大的表达能力和出色性能，成为解决依赖关系问题的有效工具。" 111515827,10325077,MATLAB patch函数详解及示例,"['MATLAB', '图形绘制', '编程', '数学软件']

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条件随机场(Conditional random fields)，是一种判别式图模型，因为其强大的表达能力和出色的性能，得到了广泛的应用。从最通用角度来看，CRF本质上是给定了观察值集合(observations)的马尔可夫随机场。在这里，我们直接从最通用的角度来认识和理解CRF，最后可以看到，线性CRF和所谓的高阶CRF，都是某种特定结构的CRF。
1. 随机场

 

   简单地讲，随机场可以看成是一组随机变量的集合（这组随机变量对应同一个样本空间）。当然，这些随机变量之间可能有依赖关系，一般来说，也只有当这些变量之间有依赖关系的时候，我们将其单独拿出来看成一个随机场才有实际意义。

2. Markov随机场(MRF)
   这是加了Markov性质限制的随机场。首先，一个Markov随机场对应一个无向图。这个无向图上的每一个

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文章目录形式与定义什么是条件随机场简化形式矩阵形式学习算法概率计算前向后向概率概述前向后向概率计算期望计算预测算法—维特比算法维特比算法流程LR & CRF & HMM 形式与定义 什么是条件随机场 条件随机场(conditional random field) 是给定随机变量X的条件下，随机变量Y 的马尔可夫随机场。常用于标注、实体识别等问题。 接下来我们通过命名实体识别来介绍c...
条件随机场介绍（一）
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04-23 121
本文翻译自Conditional Random Fields: An Introduction. Hanna M. Wallach February 24, 2004 1.序列标注 对一组观察序列进行标注在生物信息学，计算语言学和语音识别等领域都有广泛的应用。例如，考虑下面自然语言处理任务：对一句话中的单词进行成分分析（POS）。在该任务中，每个单词都要赋值一个标签，代表其在句子中的成分。...
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5GSA切换信令详析及注释(附图).pdf
08-25
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条件随机场（Conditional Random Fiedl）是指给定一组输入的随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场打破了隐马尔可夫模型的俩个假设（观测独立性假设和齐次马尔可夫性假设），使输入向量和输出向量之间的关系更加明显，从而使其在文本处理等问题上的表现更加优越。概率无向图模型又称马尔可夫随机场，它是一个可以由无向图表示的联合概率分布。设无向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)表示概率分布P(Y)P(Y)P(Y)，其中结v∈V
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