bert为什么要加上lstm LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF还是动态规划算法？

LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF还是动态规划算法？

你好，谢谢你的邀请。

首先，CRF与LSTM无关。

其次，CRF和HMM最大的区别是CRF是全局标准化的，这减轻了标签偏差。

那么LSTM的本征函数就是提取的向量，或者LSTM本身就是一个本征函数。

那么，LSTM CRF中的转移概率非常棘手。实际上，它是由tune导出的转移矩阵。目的是增加马尔可夫性和使用CRF。实践表明，在LSTM上使用CRF是没有用的。现在我们不用它了，因为LSTM本身已经足够精确了。

最后，我认为动态规划只是CRF的计算方法，而不是模型本身。

请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？

简述损失函数和风险函数的定义？（高等统计学）？

最重要的是线性代数和概率论。

现在最流行的机器学习模型，神经网络基本上有很多向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。

其他“传统”机器学习算法也使用大量线性代数。例如，线性回归与线性代数密切相关。

从线性代数的观点来看，主成分分析是对协方差矩阵进行对角化。

尤其是当你读论文或想更深入的时候，概率论的知识是非常有用的。

它包括边缘概率、链式规则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验概率、自信息、香农熵、KL散度等。

神经网络非常讲究“可微性”，因为可微模型可以用梯度下降法优化。梯度下降和导数是分不开的。所以多元微积分也需要。另外，由于机器学习是以统计方法为基础的，因此统计知识是必不可少的。但是，大多数理工科专业学生都应该学过这两部分内容，所以这可能不属于需要补充的内容。

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