11 2019 档案
摘要：之前学习了隐马尔可夫模型，现在记录一下条件随机场。本文主要参考了《统计学习方法》，如有错误，请各位多多指教 1、什么是条件随机场 首先我们先了解什么是随机场。 在概率论中，随机场的定义为：由样本空间Ω = {0, 1, ..., G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, ...,
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摘要：Transformer模型由《Attention is All You Need》提出，有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成。论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762。 其整体结构如图所示： 模型分为编码器（E
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摘要：本文主要参考了《统计学习方法》及https://github.com/aespresso/a_journey_into_math_of_ml 请各位大佬多多指正。 隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。可用于自动
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