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CRF条件随机场 | 关键原理+面试知识点

😄 CRF之前跟人生导师:李航学习过,这里结合自己的理解,精简一波CRF,总结一下面试中高频出现的要点。个人觉得没网上说的那么复杂,我看网上很大部分都是一长篇先举个例子,然后再说原理。没必要原理其实不难,直接从原理下手更好理解。

文章目录

  • 1、概率无向图(马尔可夫随机场)?
  • 2、条件随机场?
    • 2.1、局部马尔可夫性:
    • 2.2、何为特征函数?特征函数干嘛用的?:
  • 3、CRF三大问题:
  • 4、面试高频题
    • 4.1、HMM与CRF的 共性 and 差异?
    • 4.2、CRF缺点:

1、概率无向图(马尔可夫随机场)?

概率无向图模型,即马尔可夫随机场。反正可以理解,比如标注序列任务中,你的标签为图中的节点。边表示标签之间的依赖关系。【具体到CRF里,这个图就是下面的线性链条件随机场那个图了。而局部马尔可夫性就是指当前状态依赖于与其相连的前后状态。注:相邻的状态其实构成了一个最大团。】且成对的、局部的、全局的马尔可夫性的定位其实是等价的

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