Model medan rawak bersyarat dalam pembelajaran mesin

Medan Rawak Bersyarat (CRF) ialah model grafik kebarangkalian yang digunakan untuk memodelkan taburan kebarangkalian bersama jujukan berlabel. Sebagai model diskriminasi, matlamatnya adalah untuk mempelajari taburan kebarangkalian pembolehubah keluaran Y di bawah keadaan pembolehubah input X. CRF digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan bioinformatik. Ia mampu memodelkan data jujukan dan membuat ramalan label dengan mempertimbangkan maklumat kontekstual. Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, CRF boleh digunakan untuk tugas seperti pengecaman entiti bernama, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan analisis sintaksis. Dalam penglihatan komputer, CRF boleh digunakan untuk tugasan seperti pembahagian imej dan pengecaman objek. Dalam bioinformatik, CRF boleh digunakan untuk tugas seperti pengecaman gen dan ramalan struktur protein. Dengan mengambil kira ciri global dan maklumat kontekstual jujukan, CRF boleh meningkatkan prestasi dan keteguhan model Andaian asas CRF ialah, memandangkan urutan input X, pelbagai kedudukan jujukan keluaran Y adalah bebas bersyarat. Maksudnya, setiap pembolehubah keluaran Yi hanya bergantung pada pembolehubah input Xi yang sepadan dan pembolehubah output Yi-1 dan Yi+1 pada kedudukan sebelumnya dan seterusnya, dan tidak ada kena mengena dengan pembolehubah keluaran pada kedudukan lain. Andaian ini membolehkan CRF menangani masalah penandaan jujukan dengan cekap, seperti pengecaman entiti bernama, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan analisis ketulan. Andaian kebebasan CRF membolehkan model menangkap kebergantungan tempatan dalam jujukan input, dengan itu meningkatkan ketepatan dan prestasi anotasi.

Model CRF boleh dinyatakan sebagai graf tidak berarah, di mana setiap nod mewakili pembolehubah keluaran Yi, dan tepi antara nod mewakili hubungan pergantungan antara dua pembolehubah keluaran. Khususnya, jika terdapat pergantungan antara dua pembolehubah keluaran Yi dan Yj, maka terdapat kelebihan yang menghubungkannya. Berat tepi mewakili kebarangkalian bersyarat yang sepadan, yang boleh dianggarkan dengan mempelajari data latihan.

Proses latihan CRF melibatkan memaksimumkan fungsi log-kemungkinan data latihan, termasuk hasil darab kebarangkalian bersyarat pada pembolehubah yang diperhatikan (pembolehubah input X) dan kebarangkalian bersyarat pada pembolehubah output (jujukan berlabel Y) . Dengan menggunakan algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan stokastik, fungsi ini boleh dimaksimumkan untuk mendapatkan parameter model.

Proses ramalan CRF termasuk mengira taburan kebarangkalian bersyarat bagi urutan output Y di bawah urutan input X, dan memilih urutan output dengan kebarangkalian tertinggi sebagai hasil ramalan. Untuk pengiraan yang cekap, algoritma ke hadapan-belakang boleh digunakan.

Selain CRF Rantaian Linear asas, terdapat juga model medan rawak bersyarat yang lebih kompleks, seperti CRF Rantaian Bukan Linear dan Rangkaian Neural Medan Rawak Bersyarat (CRF) -NN). Model ini boleh mengendalikan masalah pelabelan jujukan yang lebih kompleks, tetapi juga memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran dan lebih banyak data latihan.

CRF, sebagai algoritma pembelajaran tanpa pengawasan, telah digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan bioinformatik. Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, CRF sering digunakan untuk tugas seperti pengecaman entiti bernama, penandaan sebahagian daripada pertuturan, analisis sintaksis dan klasifikasi teks. Dalam bidang penglihatan komputer, CRF sering digunakan untuk tugasan seperti pembahagian imej, penjejakan sasaran, dan anggaran pose. Dalam bidang bioinformatik, CRF sering digunakan untuk tugas seperti pengenalan gen dan ramalan struktur protein.

Atas ialah kandungan terperinci Model medan rawak bersyarat dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!