Кто-нибудь порекомендует хороший учебник по условным случайным полям [закрыто]
Я пытался найти хороший учебник по условным случайным полям и еще не нашел тот, который не начал отправлять мой мозг в расплавление. Я хорошо разбираюсь в HMM, и я получаю разницу между дискриминационными и генеративными моделями ... но пока я не смог найти ресурс, который может дать хорошее сравнение HMM и CRF, что имеет смысл для меня. Любая помощь будет оценена по достоинству.
6 ответов:
один из лучших ресурсов, которые я нашел на самом деле раздел в книге Кристофера Бишопа распознавание образов и машинное обучение (что я очень рекомендую, кстати) относительно Марковских случайных полей (CRFs-это специализированные Марковские случайные поля.) У него даже есть пример, который, я уверен, вы уже заметили, невероятно трудно найти для этого предмета. Теперь я должен оговорить, что этот раздел не даст вам полного понимания CRFs, но он, надеюсь, - at по крайней мере, для меня - помочь вам ориентироваться в этих предательских учебниках CRF.
кроме этого, я не нашел ничего, кроме умопомрачительных научных работ по этому вопросу. Вот несколько, которые я нашел, чтобы быть полезным, хотя:
введение в условные случайные поля для реляционного обучения - это довольно тщательно.
условные случайные поля: вероятностные модели для сегментирования и Маркировка Данных Последовательности - это документ, который первоначально изложил рамки ОФД. Я нахожу это немного легче читать, чем те, которые пришли после него. Он также сравнивает Ирк с системой гидрометеомониторинга и Меммс (схемы включены.)
извините, это все, что я могу сделать. Я все еще пытаюсь освоить CRFs сам.
классические вероятностные модели и условные случайные поля
http://www.scai.fraunhofer.de/fileadmin/images/bio/data_mining/paper/crf_klinger_tomanek.pdf
Это, безусловно, лучший учебник, который я до сих пор имел счастье встретить. Как следует из названия, он развивает идею CRM, сначала опираясь на более знакомые модели, включая наивные Байес, Хмм и максимальную энтропию. Использование цветов и рисунков также способствует понятность.
The самые удивительные введение в CRFs.
и этот классный раздаточный материал объясняет "обозначение" для линейной цепи CRF довольно хорошо.
очень интересный видеоурок по CRFs, предоставленный профессором Чарльзом Элканом (UCSD): http://videolectures.net/cikm08_elkan_llmacrf
и лекций можно скачать с его домашней страницы: http://cseweb.ucsd.edu/users/elkan/250B/cikmtutorial.pdf
Ура! Хунг Нго.
Я бы также рекомендовал этой кандидатская диссертация, она имеет одну главу о графических моделях и один на CRF. Он вводит все понятия, необходимые для понимания CRF.
обновление: заменена ссылка, в случае, если ссылка снова тормозит, название кандидатской диссертации - "масштабирование условных случайных полей для обработки естественного языка". Я должен добавить, что он обсуждает разницу между HMM и CRF.
также "мелкий разбор с CRFs" от Sha & Pereira здесь
Comments