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Unnormalized Models
This is the recipe for this.
Random fields,
exponential models,
motivated from (turn
your head
and say natural language
processing
). Segmenting and
labeling sequences. A
framework
based on
conditional random fields
offering several
advantages over
hidden Markov models and
stochastic grammar.
(she was thin
I thought
not normal I
liked her segments
enough to fill
the universe with a 2-d
string)
Second, we derive an equivalence
between the well-known
technique of boosting and maximum
likelihood for exponential
models. The idea of
unnormalized models plays
a key role.
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Modelli Non-normalizzati
Questa è la sua ricetta.
Spazi aleatori,
modelli esponenziali,
motivati da (gira
la testa
e dì elaborazione del linguaggio
naturale
). Segmentando e
etichettando sequenze. Un
framework
basato su
spazi aleatori condizionali
che offrono diversi
vantaggi sui
modelli nascosti di Markov e
la grammatica stocastica.
(era magra
pensavo
non normale mi
piacevano i suoi segmenti
abbastanza per riempire
l’universo con una
stringa 2-d)
Secondo, deriviamo un’equivalenza
tra la conosciuta
tecnica di impulsare e massimizzare
la probabilità di esponenziali
modelli. L’idea di
modelli non-normalizzati gioca
un ruolo chiave.
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