條件隨機場介紹（6）—— An Introduction to Conditional Random Fields
6. 相關研究和未來方向 本部分簡要分析條件隨機場的發展路線，特別是在結構化預測（structured prediction）方面。除此之外，還將分析條件隨機場與神經網絡和最大熵馬爾可夫模型（MEMMs）的關係。最後列出了幾個未來研究的開放領域。 6.1 相關研究 6.1.1 結構化預測 分類方法提供了強大的工具來對離散的輸出進行預測。但是在本文所考慮的一些問題中，我們希望預測的是更復雜的目標，如
相關文章
- 1. 條件隨機場介紹（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields
- 2. 條件隨機場介紹（4）—— An Introduction to Conditional Random Fields
- 3. an introduction to conditional random fields
- 4. Introduction to Conditional Random Fields
- 5. Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks_2015
- 6. NLP —— 圖模型（二）條件隨機場（Conditional random field，CRF）
- 7. 條件隨機場
- 8. 機器學習筆記-Task04-條件隨機場CRF（Conditional Random Field）
- 9. 條件隨機場CRF簡介
- 10. 條件隨機場（conditional random field，CRF）模型初探
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • Thymeleaf條件判斷 - Thymeleaf 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • 漫談MySQL的鎖機制
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 條件隨機場介紹（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields
- 2. 條件隨機場介紹（4）—— An Introduction to Conditional Random Fields
- 3. an introduction to conditional random fields
- 4. Introduction to Conditional Random Fields
- 5. Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks_2015
- 6. NLP —— 圖模型（二）條件隨機場（Conditional random field，CRF）
- 7. 條件隨機場
- 8. 機器學習筆記-Task04-條件隨機場CRF（Conditional Random Field）
- 9. 條件隨機場CRF簡介
- 10. 條件隨機場（conditional random field，CRF）模型初探