CRF是一种判别式概率模型,是随机场的一种,结合了最大熵模型和隐式马尔科夫模型的特点;CRF是一种无向图模型,图中的顶点代表随机变量,顶点间的连线代表随机变量间的相依关系。其条件概率分布模型可以表述为P(Y|X),即给定一组随机变量的条件下,随机变量Y的马尔科夫随机场(MRF,Markov Random Field)。 1.4 平均场...
pred_mask_np = dense_crf(np.array(img_raw).astype(np.uint8),output_probs) # np,np (C,H,W) 1. 对于图像来说,最简单的使用该库的方法是使用DenseCRF2D类: import numpy as np import pydensecrf.densecrf as dcrf d = dcrf.DenseCRF2D(640, 480, 5) # width, height, nlabels 2.一元...
我们称该网络为 CRF-RNN,然后我们就可以把它嵌入作为 CNN 的一部分,并获得同时拥有 CNN 和 CRF 性质的深度网络。重要的是,我们的系统完全可以在 CNN 中集成 CRF 建模,这就令该模型能通过反向传播算法端到端地训练整个深度网络,且避免了为目标描述使用离线后处理方法。 我们应用该提出的方法解决图像语义分割问题,...
首先我觉得这篇文献的题目应该翻译成:把CRF迭代推理过程看成是RNN;可能很多人看到文献题目就把它翻译成:CRF与RNN的结合,以至于后面看文献觉得迷迷糊糊不知所云,然而这篇文献实质上是FCN与CRF的端到端结合训练。 文献最大的意义在于把CRF的求解推理迭代过程看成了RNN的相关运算,嵌入CNN模型中,达到了真正的算法之间...
rnn、lstm、bi-lstm、bi-lstm-crf 1.序列标注问题 序列标注问题是NLP最常见的问题。包含有词性标注,命名实体识别等。 词性标注指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序,也即确定每个词是名词、动词、形容词或者其他词性的过程。 命名实体就是人名、机构名、地名以及其他所有以名称为标识的实体。更广泛的...
3.从Markov随机场到CRF 现在,如果给定的MRF中每个随机变量下面还有观察值,我们要确定的是给定观察集合下,这个MRF的分布,也就是条件分布,那么这个MRF就称为CRF(Conditional Random Field)。它的条件分布形式完全类似于MRF的分布形式,只不过多了一个观察集合x,即P(y1,..yn|x) = 1/Z(x) * exp{ -1/T * U...
基本思路:通过统计学习建立模型,利用上下文信息进行分词。 常用算法:隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)等。 基于深度学习 特点:能自动学习文本中的复杂特征。 基本思路:使用深度学习模型进行序列标注实现分词。 常用模型:双向长短期记忆网络(BiLSTM)、条件随机场(CRF)等。
CRF-RNN包含两部分:卷积神经网络(CNN)的预测结果以及条件随机场层的分别概率建模(CRF)阶段。 卷积神经网络阶段使用卷积神经网络(CNN)进行图像分割,该系统将可用于监督学习的图像数据转换为模式识别/图像分割的映射。卷积层使用卷积操作将更大范围的像素关系考虑到结果中,同时跨越局部空间和频率特征,后跟一个具有softmax...
用训练的方式求解CRF。 把CRF挂在一个FCN后边,一起训练。 求解CRF时,用独立分布近似真实分布,其算法可以包装成一个RNN。 网络结构 网络结构是前边一个FCN,后边挂上一个CRF-RNN,一起训练。第三大部分中的图展示了这个结构。 难题 对于每次迭代来说,FCN出来的是分类的Map,之后要求解CRF。CRF求解由于计算量太大,...
不管是使用传统的CRF算法还是使用循环神经网络来训练分词模型,我们都需要先对训练数据进行标注。以4-tag字标注法为例,假设我们有一段训练样本“北京市是中国的首都”,标注后的数据形式如下: 在4-tag字标注法中,有四个标签,分别是:B、M、E和S。其中B代表这个字是一个词的首字,M代表这个字是一个词的中间部分...