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隠れマルコフモデルと条件付きランダムフィールドの直感的な違い
HMM(Hidden Markov Models)は生成モデルであり、CRFは識別モデルであることを理解しています。また、CRF(条件付きランダムフィールド)がどのように設計され使用されているかも理解しています。私が理解していないのは、それらがHMMとどのように異なるかです。HMMの場合、前のノード、現在のノード、および遷移確率でのみ次の状態をモデル化できますが、CRFの場合はこれを実行でき、任意の数のノードを接続して依存関係を形成できますまたはコンテキスト?私はここで正しいですか?


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