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了解速率控制模式:什么是 CBR、VBR、CRF和Capped-CRF

使用CRF和FFmpeg编码如下所示: ffmpeg -i input_file -crf 23 output_file CRF适用于存档或者生成需上传和转码的mezzanine文件。...将CRF和码率上限组合使用就可以,也就是Capped CRF。 Capped CRF :上限恒定码率系数 顾名思义,Capped CRF就是将CRF值与码率上限组合使用。...图5 Capped CRF与人物近距离讲话和芭蕾舞交替出现的视频 在含有大量动作的视频中,如足球测试视频中,CRF值在视频中许多区域所产生的码率要高于上限。在这些区域,码率由上限控制,而非CRF值。...表2显示了分别使用200%受限VBR编码和Capped CRFCRF 22/5 上限)的足球视频的码率数据和VMAF分值。...Codec),那么CRF和Capped CRF就可能不可用。

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CRF++代码分析

本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码,详细注释了主要函数,并指出了代码与理论公式的对应关系。...由于CRF是概率图模型,所以有一些图的特有概念,如顶点和边: ? buildLattice方法调用rebuildFeatures对每个时刻的每个状态分别构造边和顶点: ?...正则化 为了防止过拟合,CRF++采用了L1或L2正则化: if (orthant){   // L1    for (size_t k = 0; k size(); ...是一个常数,在CRF++中其平方被称作cost-factor, ? 控制着惩罚因子的强度。可见要最小化目标函数,正则化项 ? 也必须尽量小才行。模型参数的平方和小,其复杂度就低,于是就不容易过拟合。...CRF++直接将这些参数送入一个LBFGS模块中: if (lbfgs.optimize(feature_index->size(), &alpha[0], thread[0].obj, &thread

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HMM,MEMM和CRF

CRF ? 首先,CRF在给定了观察序列的情况下,对整个的序列的联合概率有一个统一的指数模型。一个比较吸引人的特性是其损失函数 的凸面性。...CRF模型的优点:首先,CRF模型由于其自身在结合多种特征方面的优势和避免了标记偏置问题。...其次,CRF的性能更好,CRF对特征的融合能力比较强,对于实例较小的时间类ME来说,CRF的识别效果明显高于ME的识别结果。...CRF模型的不足:首先,通过对基于CRF的结合多种特征的方法识别英语命名实体的分析,发现在使用CRF方法的过程中,特征的选择和优化是影响结果的关键因素,特征选择问题的好与坏,直接决定了系统性能的高低。...CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。

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Linear-chain CRF的推导

对于这样的序列标记任务,以及更一般的结构化预测任务,Linear-chain CRF对标签之间的上下文依赖关系建模是有帮助的。 2 什么是结构化预测?...基于这种概率图结构,我们可以将CRF应用词性标注任务中,因为我们想要假设当前词性的标签依赖与此前字符的标签,这种基于概率图的CRF也称为 linear-chain CRF。...Linear-Chain CRF 现在我们设计一种针对词性标注的CRF模型,其中假设每一个标签 依赖于先前标签 ,输入序列是词语{x}的序列,如下图“联通子图”表示: 这个特定的线性链 CRF...4 训练Linear-Chain CRF 我们可以用最大似然估计算法训练 CRF的参数,给定一组 N数据点,使用对似然执行梯度下降算法计算PGM的联合概率,这些可以通过消息传播算法来计算。...CMU NLP课程总结—— Structured Prediction Basics 概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF

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【基础】如何理解LSTM后接CRF

学生刚刚做NER方向的研究,看的文章在LSTM后都接CRF,能不能具体解释一下为什么改用CRF而不接分类器。...这个限定特征会使得CRF的预测结果不出现上述例子的错误。当然了,CRF还能学到更多的限定特征,那越多越好啊!...好了,那就把CRF接到LSTM上面,把LSTM在time_step上把每一个hidden_state的tensor输入给CRF,让LSTM负责在CRF的特征限定下,依照新的loss function,学习出一套新的非线性变换空间...我认为其实是说把LSTM和CRF融合起来。...所以干脆搞出B-LSTM+CRF,结合发射概率和转移概率这样。实际上后面接的CRF并不是真的CRF,比如它又没有特征模板,它又不接受离散特征,他只是一次Viterbi推导而已。

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条件随机场(CRF)的详细解释

CRF 在命名实体识别、词性标注、基因预测、降噪和对象检测问题等方面都有应用。 在本文中首先,将介绍与马尔可夫随机场相关的基本数学和术语,马尔可夫随机场是建立在 CRF 之上的抽象。...之后,将在 CRF 模型的背景下讨论似然最大化问题和相关推导。最后,还有一个过对手写识别任务的训练和推理来演示 CRF 模型。...验证上面显示的“因子缩减”CRF模型符合下面为可变Y₂所示的马尔可夫属性。由此可见,给定所有其他变量的Y₂的条件概率最终只取决于相邻节点。...我们希望 CRF 模型能够学习标记观察值 (xᵢ),这些观察结果是同时出现的字符像素向量。...CRF 的应用 由于crf具有对顺序数据建模的能力,因此在自然语言处理中经常使用crf,并且在该领域有许多应用。

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图像语义分割之FCN和CRF

即: Created with Raphaël 2.1.0 原图 FCN CRF/MRF 分割图 FCN-全卷积网络 CRF-条件随机场...MRF-马尔科夫随机场 前端使用FCN进行特征粗提取,后端使用CRF/MRF优化前端的输出,最后得到分割图。...所以这样CRF能够使图片尽量在边界处分割。而全连接条件随机场的不同就在于,二元势函数描述的是每一个像素与其他所有像素的关系,所以叫“全连接”。...优化结果如下: 马尔科夫随机场(MRF) 在Deep Parsing Network中使用的是MRF,它的公式具体的定义和CRF类似,只不过作者对二元势函数进行了修改: Ψ(yui,yvi...I)}是对称正定时,求 E(x) E(\mathbf{x})的最小值等于求解: (A+λI)x=B (\mathbf{A+\lambda I)x}=\mathbf{B} 而G-CRF

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最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层讲解

文章没有晦涩的数学公式,而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程,是入门CRF非常非常合适的资料。...相关项目代码: BERT-BiLSMT-CRF-NER https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER 概述 该文章系列包括以下内容: 概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF...模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释 例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的 Chainer实现 — 用基于Chainer包的代码实现CRF层 背景知识 你唯一需要了解的是什么叫命名实体识别...CRF层可以学习到句子的约束条件 CRF层可以加入一些约束来保证最终预测结果是有效的。这些约束可以在训练数据时被CRF层自动学习得到。...CRFCRF层中的损失函数包括两种类型的分数,而理解这两类分数的计算是理解CRF的关键。 Emission score 第一个类型的分数是发射分数(状态分数)。

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【NLP】用腻了 CRF,试试 LAN 吧?

然而在深度学习时代,很多情况下 BiLSTM-CRF 并没有比不对输出序列进行建模的 BiLSTM-softmax 取得更好的效果。...一个可能的原因是神经网络编码器已经有很强的序列信息编码能力,在此基础上 CRF 并没有引入更多的有效信息。...在英文词性标注,命名实体识别和组合范畴语法超标注的任务上,BiLSTM-LAN 在比 BiLSTM-CRF 训练解码速度更快的情况下,取得了更好的效果。...随着复杂度的增加,BiLSTM-CRF 并没有比 BiLSTM-softmax 表现的好,然而 BiLSTM-LAN 表现显著高于其他模型。...在比BiLSTM-CRF训练解码速度更快的情况下,在词性标注,命名实体识别和组合范畴语法超标注任务上可以达到更高的精度。

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NLP系列学习:CRF条件随机场(2)

Note:这里,我们的特征函数仅仅依靠当前单词的标签和它前面的单词的标签对标注序列进行评判,这样建立的CRF也叫作线性链CRF,这是CRF中的一种简单情况。为简单起见,本文中我们仅考虑线性链CRF。...那么,HMM和CRF怎么比较呢? 答案是:CRF比HMM要强大的多,它可以解决所有HMM能够解决的问题,并且还可以解决许多HMM解决不了的问题。...我们把这个式子与CRF的式子进行比较: ? 不难发现,如果我们把第一个HMM式子中的log形式的概率看做是第二个CRF式子中的特征函数的权重的话,我们会发现,CRF和HMM具有相同的形式。...用一句话来说明HMM和CRF的关系就是这样: 每一个HMM模型都等价于某个CRF每一个HMM模型都等价于某个CRF每一个HMM模型都等价于某个CRF 但是,CRF要比HMM更加强大,原因主要有两点: CRF...CRF可以使用任意的权重将对数HMM模型看做CRF时,特征函数的权重由于是log形式的概率,所以都是小于等于0的,而且概率还要满足相应的限制,如 ?

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双向LSTM-CRF模型用于序列标注

阅读大概需要5分钟 跟随小博主,每天进步一丢丢 来源:知乎 作者:南开大学 概率论与数理统计硕士 薛晓琳 整理:python遇见NLP 一 文章介绍: 本文是2015年百度的三位作者提出的,主要研究了一系列基于...模型包括LSTM,BI-LSTM,LSTM-CRF,BI-LSTM-CRF。序列标注任务分为三个:词性标注,分块和命名实体识别。结果显示BI-LSTM-CRF模型在三个任务上的准确度都很高。...二 模型介绍: 这部分主要介绍了五种模型,LSTM,BI-LSTM,CRF,LSTM-CRF,BI-LSTM-CRF。这里我们就不一一详细赘述了。 ? ? ? ? ? ?...其中Conv-CRF模型是文章(Collobert et al.,2011)中的最好结果,Random和Senna是两种词嵌入的方式。...五 总结 本文的创新点在于首次使用BI-LSTM-CRF模型进行了序列标注任务,并且模型结果表现不错。

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Hanlp中使用纯JAVA实现CRF分词

与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比,基于条件随机场(CRF)的分词对未登录词有更好的支持。...本文(HanLP)使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码,内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,得到了一个高性能的中文分词器。...封面.jpg 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源中 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。...图1.JPG CRF训练 这类耗时的任务,还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF++输出的CRF模型,请参考《CRF++模型格式说明》。 CRF解码 解码采用维特比算法实现。...某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数,这些函数的输出值乘以该函数的权值最后求和得出了一个分数。该分数只是“点函数”的得分,还需加上“边函数”的得分。

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Hanlp分词之CRF中文词法分析详解

这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口。 图1.JPG CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习。...java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.crf.crfpp.crf_learn -T cws.bin cws.txt 与CRF++兼容 由于C++的运行效率和内存效率优于...Java,所以推荐直接利用CRF++执行大规模训练。...("data/test/crf/cws-template.txt"); 接着用CRF++的crf_learn执行训练: crf_learn cws-template.txt cws-corpus.tsv...CRF词法分析器 训练了1至3个模型后,可以构造CRF词法分析器:     /**      * 构造CRF词法分析器      *      * @param cwsModelPath CRF分词器模型路径

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NLP系列学习:CRF条件随机场(2)

Note:这里,我们的特征函数仅仅依靠当前单词的标签和它前面的单词的标签对标注序列进行评判,这样建立的CRF也叫作线性链CRF,这是CRF中的一种简单情况。为简单起见,本文中我们仅考虑线性链CRF。...那么,HMM和CRF怎么比较呢? 答案是:CRF比HMM要强大的多,它可以解决所有HMM能够解决的问题,并且还可以解决许多HMM解决不了的问题。...,我们会发现,CRF和HMM具有相同的形式。...用一句话来说明HMM和CRF的关系就是这样: 每一个HMM模型都等价于某个CRF 每一个HMM模型都等价于某个CRF 每一个HMM模型都等价于某个CRF 但是,CRF要比HMM更加强大,原因主要有两点...CRF可以使用任意的权重 将对数HMM模型看做CRF时,特征函数的权重由于是log形式的概率,所以都是小于等于0的,而且概率还要满足相应的限制,如 但在CRF中,每个特征函数的权重可以是任意值,没有这些限制

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