LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF還是動態(tài)規(guī)劃算法？你好，謝謝你的邀請。首先，CRF與LSTM無關。其次，CRF和HMM最大的區(qū)別是CRF是全局標準化的，這減輕了標簽偏差。那么LSTM的本征

LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF還是動態(tài)規(guī)劃算法？

你好，謝謝你的邀請。

首先，CRF與LSTM無關。

其次，CRF和HMM最大的區(qū)別是CRF是全局標準化的，這減輕了標簽偏差。

那么LSTM的本征函數就是提取的向量，或者LSTM本身就是一個本征函數。

那么，LSTM CRF中的轉移概率非常棘手。實際上，它是由tune導出的轉移矩陣。目的是增加馬爾可夫性和使用CRF。實踐表明，在LSTM上使用CRF是沒有用的?，F在我們不用它了，因為LSTM本身已經足夠精確了。

最后，我認為動態(tài)規(guī)劃只是CRF的計算方法，而不是模型本身。

您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。這些不同的領域也有許多細分的研究方向。

從學科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學科，涉及數學、計算機、控制科學、經濟學、神經科學、語言學、哲學等多個學科，因此人工智能領域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關，因此在人工智能領域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術的落地應用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產生更多的組合，為人工智能技術在行業(yè)中的應用奠定基礎，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領域需要與人工智能技術相結合。智能化也是當前產業(yè)結構升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網快速發(fā)展的推動下，大數據、云計算、物聯(lián)網等技術的落地應用，也將為人工智能技術的發(fā)展和應用奠定基礎。目前，應用人工智能技術的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領域。未來，將有更多的產業(yè)與人工智能技術相結合。

是否存在通用的神經網絡模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經網絡處理模型。然而，每一種模式也在相互學習、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時改進卷積神經網絡和遞歸神經網絡，如批量標準化和關注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機視覺，最流行的是CNN，卷積神經網絡，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數據，廣泛應用于計算機視覺領域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點。將上述模型應用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應用。

語音處理，2012年之前，最先進的語音識別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結合。目前最流行的是深度學習RNN遞歸神經網絡，其長、短期記憶網絡LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學習模型也經歷了幾個發(fā)展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務場景有不同的模型和策略來解決一些問題。

中文自然語言處理預訓練時是把每個字做onehot標簽嗎？為什么？

計算機在進行計算時，不能直接對文本進行處理，所以需要將文本轉換成一個向量，一個文本和一個向量一一對應，類似于人們的身份證號碼。Onehot編碼是一種文本矢量化，但它失去了文本的意義，只是一個身份標記。TF-IDF還可以實現詞向量，增加了文本的統(tǒng)計特征，如詞頻和逆文檔詞頻。應用廣泛，效果良好。最流行的word2vec模型保留了大部分語義特征，成為自然語言處理的標準工具。近年來，研究的熱點是Bert模型，它也是一種文字矢量化。這些詞向量模型往往成為其他模型的輸入端口，如命名實體識別模型word2vec-billistm-CRF和Bert-billistm-CRF。

Juba是一個中文自然語言處理（NLP）工具包，實現了詞向量、文檔向量、詞相似度、文檔相似度、文本生成、時間序列擬合和中文命名實體識別等功能。https://github.com/lihanju/juba

Juba的命名實體識別模型使用Bert billistm CRF，所以我們可以嘗試一下。

500元左右的耳機？

如何理解LSTM后接CRF？

LSTM CRF完全是為了提高實驗的準確性（例如，動詞后面的名詞更容易被使用）。CRF可以完全使用，并且您不需要另一個RNN，只需將其作為第一個LSTM學習即可。然而，LSTM學習標簽間關聯(lián)的效果會更差，在實際應用中，可能只有一個LSTM作為序列標準。