chain CRF ) 은 일련의 입력된 표본들에 대해 일련의 라벨들을 예측한다. 조건부 무작위장은 판별적 비방향성 그래프 모형의 한 형태이며, 관찰되는 것들의 알려진 관계를 암호화, 일관된 해석을 구성하는데 사용된다. 또, 자연언어로 된 글 또는 생물학적 서열 정보, 그리고 컴퓨터 비전 분야에서의 일련의 데이터에 대한 라벨 예측, 분석하는 데 사용되기도 한다. 구체적으로, 조건부 무작위장은 부분구문분석, 개체명 인식, 유전자 검색 등의 응용 분야에 사용될 수 있으며, 이러한 분야에서 은닉 마르코프 모델의 대안이 될 수 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 인식, 이미지 분할에 종종 사용된다. 목차 1 소개 2 수학적 정의 3 추론 방법 3. 1 정확한 추론 방법 3. 2 근사적 추론 방법 4 파라미터 학습 방법 4. 1 트리 구조에서의 학습 4
트레이드오프 Computational learning theory Empirical risk minimization PAC learning Statistical learning VC theory v. d. e. h 조건부 무작위장 ( 영어 : conditional random field 조건부 랜덤 필드 [ * ] ) 이란 통계적 모델링 방법중에 하나로, 패턴 인식과 기계 학습과 같은 구조적 예측에 사용된다. 일반적인 분류자 ( 영어 : classifier ) 가 이웃하는 표본을 고려하지 않고 단일 표본의 라벨을 예측하는 반면, 조건부 무작위장은 고려하여 예측한다. 자연 언어 처리 분야에서 자주 사용되는 선형 사슬 조건부 무작위장 ( 영어 : linear chain CRF ) 은 일련의 입력된 표본들에 대해 일련의 라벨들을 예측한다. 조건부 무작위장은 판별적 비방향성 그래프 모형의 한 형태이며, 관찰되는 것들의 알려진 관계
[ 16 ] HCI [ 편집 ] 동작 모델 제작 : 특징 변환을 이용하여 제스체 인식 시스템을 제작하였다. [ 17 ] 동작 인식 : 인간의 팔, 머리의 움직임을 보다 정확히 분석하는 방법을 제시한다. [ 18 ] [ 19 ] 컴퓨터 비전 [ 편집 ] 3D 동영상 변환 : 객체 분할로 2D 동영상을 3D 동영상으로 변환한다. [ 20 ] 필기 인식 : 웹 상에서 표기되는 일본어 문장 인식을 하는 방법을 제시한다. [ 21 ] 스테레오 비전 : 파라미터 최적화에 필요한 추론을 극도로 가속화하여 효율적으로 희소 메시지를 전달한다. [ 22 ] 영상 분할 : 영상의 분할, 라벨링 문제에서 조건부 무작위장을 이용하는것이 효율적이라 알려져 있다. 특히 이들을 PET 영상에서 뇌의 각 영역들을 분할하거나, 암 세포 등의 병변을 분할해내는데에 활용한 연구들이 있다.
이미지 분할에 종종 사용된다. 목차 1 소개 2 수학적 정의 3 추론 방법 3. 1 정확한 추론 방법 3. 2 근사적 추론 방법 4 파라미터 학습 방법 4. 1 트리 구조에서의 학습 4. 2 일반 그래프에서의 학습 5 예제 6 데이터 [UNK] 라벨링 모델 비교 6. 1 데이터 [UNK] 라벨링을 위한 대표적 그래프 모델 3가지 6. 2 다른 방법에 비한 장점 6. 2. 1 특정 위치에서 입력에 대한 측정값 확신 6. 2. 2 라벨 편향 문제 해결 6. 2. 3 일련 데이터 라벨링 6. 3 다른 방법에 비한 한계점 6. 3. 1 라벨링된 트레이닝 데이터의 필요성 6. 3. 2 느린 트레이닝 알고리즘 6. 3. 3 보편적 사용의 어려움 7 활용 연구 사례 [ 6 ] 7. 1 자연언어 처리 7. 2 HCI 7. 3 컴퓨터 비전 7. 4 생물정보학 8 소프트웨어 9 같이 보기 10 참고
그래프 G = ( V, E ) { [UNK] displaystyle G = ( V, E ) } 혹은 마르코프 무작위장으로 간주할 수 있다. 만약, 입력 [UNK] 조건부 독립을 가정할 수 있다면, 이론적으로 그래프의 구조는 여러 가지 형태를 나타낼 수 있다. 하지만 응용에서는 일반적으로 Y { [UNK] displaystyle Y } 에 해당되는 노드는 간단한 체인 ( 영어 : chain ) 의 형태를 나타내는 경우가 많다 [ 1 ]. 조건부 무작위장은 은닉 마르코프 모델 ( HMM, Hidden Markov Model ) 에 비하여 변수 독립성 조건이 필요 없는 장점이 있다고 한다. 또한 조건부 무작위장은 최대 엔트로피 마르코프 모델 ( MEMM, Maximum Entropy Markov Model ) 에 비하여 변수 치우침 ( bias ) 이 없는 장점이 있다고 한다 [
[ 편집 ] 라벨링된 트레이닝 데이터의 필요성 [ 편집 ] 다른 방법들과 달리, 조건부 무작위장은 라벨링된 트레이닝 데이터가 필요하다. 느린 트레이닝 알고리즘 [ 편집 ] 마르코프 네트워크 ( 영어 : Markov Random Field, MRF ) 보다 트레이닝 알고리즘의 시간 복잡도가 더 크다. 보편적 사용의 어려움 [ 편집 ] 일반적으로 규모에 제대로 적응하지 못한다. 특히, 내부 상태가 매우 많이 필요한 응용이거나 간선 ( 영어 : edge ) 연결이 매우 많은 그래프 구조일때 더욱 그렇다 [ 5 ] 활용 연구 사례 [ 6 ] [ 편집 ] 자연언어 처리 [ 편집 ] 화자 의도 예측 : 대화에서 화자의 의도를 통계적으로 예측하기 위한 모델로서 활용되기도 하는 한편, 문서의 범주화, 절인식 등의 구문분석에 이용되는 등 다양한 활용의 예를 찾아볼 수 있다. [ 7 ] [ 8 ] [ 9
값에서 긴범위의 의존성이 발견되는 경우, 이들 모델에 대한 추론이 다루기 힘든 ( 영어 : intractable ) 문제가 되어버린다는 단점이 있었다. 이에 반해 조건부 무작위장에서는 관측 값을 모델링 하는데에 걸리는 시간을 고정시킬 뿐 아니라 독립성에 대해서 매우 엄격한 가정을 요구하는 생성모델 ( 영어 : generative model ) 과 달리 레이블 [UNK] 조건부 확률은 관측 [UNK] 임의의 독립적이지 않은 기질들에 의존하는 것이 가능하다. 이런점들은 조건부 무작위장이 분할과 라벨링 문제에 새로이 제안되게 하는 동기로 작용하였다. [ 1 ] 조건부 무작위장을 간단하게 설명하면 입력 [UNK] 대한 출력 [UNK] 조건부 확률이라고 할 수 있다. 수학적인 표현을 사용하여 매우 간단하게 표시하면 다음과 같이 할 수 있다. p ( y | x ), {
of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology - Volume 1. Association for Computational Linguistics, 2003. ↑ 허세경, et al. " 특징 변환과 은닉 마코프 모델을 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계. " 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 2. 10 ( 2013 ) : 723 - 730. ↑ Wang, Sy Bor, et al. " Hidden conditional random fields for gesture recognition. " Computer Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference on. Vol. 2. IEEE, 2006. ↑ 김혜숙, and 김인철. " 시점 불변인 특징과 확률 그래프 모델을 이용한 인간 행위 인식. " 정보과학회논문지 41. 11
i, Y - { i - 1 }, Y - { i }, X ) } 의 형태를 갖는 자질 함수들의 고정된 집합을 통해 정의된다. 이 함수는 입력 [UNK] 대해 각 Y i { [UNK] displaystyle Y - { i } } 값에 대한 가능도 ( 영어 : likelihood ) 를 어느 정도 결정할 수 있는 측정치로 간주될 수 있다. 이 모델은 각 자질에 대해 수치적 가중치를 부여하고 이를 조합함으로써 Y i { [UNK] displaystyle Y - { i } } 의 값에 대한 확률을 결정한다. 선형 체인 조건부 무작위장 ( 영어 : linear - chain CRFs ) 은 개념적으로 보다 단순한 은닉 마르코프 모델과 응용되는 문제가 비슷하다. 단, 입력, 출력 [UNK] 분포에 대한 가정을 어느 정도 완화하였다. 은닉 마르코프 모델은 상태 전이 ( 영어 : st
ierarchical clustering k - 평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean - shift 차원 축소 요인 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t - SNE 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모델 혼합 모델 잠재 디리클레 할당 이상 발견 k - 최근접 이웃 알고리즘 Local outlier factor 인공 신경망 Autoencoder 딥 러닝 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU Restricted Boltzmann machine 자기조직화지도 합성곱 신경망 강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습 이론 편향 - 분산 트레이드오프 Computational learning theory Empirical risk minimization PAC learning Statistical learning VC theory v. d. e. h 조건부 무작위장 ( 영어
조건부 무작위장(영어: conditional random field 조건부 랜덤 필드[*])이란 통계적 모델링 방법중에 하나로, 패턴 인식과 기계 학습과 같은 구조적 예측에 사용된다. 일반적인 분류자(영어: classifier)가 이웃하는 표본을 고려하지 않고 단일 표본의 라벨을 예측하는 반면, 조건부 무작위장은 고려하여 예측한다. 자연 언어 처리 분야에서 자주 사용되는 선형 사슬 조건부 무작위장(영어: linear chain CRF)은 일련의 입력된 표본들에 대해 일련의 라벨들을 예측한다. 조건부 무작위장은 판별적 비방향성 그래프 모형의 한 형태이며, 관찰되는 것들의 알려진 관계를 암호화, 일관된 해석을 구성하는데 사용된다. 또, 자연언어로 된 글 또는 생물학적 서열 정보, 그리고 컴퓨터 비전 분야에서의 일련의 데이터에 대한 라벨 예측, 분석하는 데 사용되기도 한다. 구체적으로, 조건부 무작위장은 부분구문분석, 개체명 인식, 유전자 검색 등의 응용 분야에 사용될 수 있으며, 이러한 분야에서 은닉 마르코프 모델의 대안이 될 수 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 인식, 이미지 분할에 종종 사용된다.