条件随机场

基本知识：

场：在空间某一区域内，处理及个别点外，每一个点P都有一个确定的量f(P)，那么就称该区域为f(P)的场。
随机过程：T是一个无限实数集，把依赖于参数t∈T的一族（无限多个）随机变量称为随机过程，记为：\(\{X(t),t∈T\}\)
随机场：设T是N维空间的某个子集，也就是t是一个n维向量，此时随机过程就是随机场。
马尔科夫随机场（概率无向图模型）：

团和最大团：

无向图的因子分解：

例子：

说明：图中虚线所框的部分每一个都是一个最大团。

CRF基本原理

条件随机场基本定义:

线性链条件随机场：

其定义：

线性链条件场的图结构：

线性条件随机场公式：

特征函数定义:


条件随机场例子：




条件随机场总结：

图模型之间的关系：


参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/148813079