可以参照下面这两个链接,感觉是讲的最好的。
https://www.cnblogs.com/pinard/p/7048333.html
https://www.cnblogs.com/pinard/p/7068574.html
个人感觉没必要从吉布斯分布开始,到势函数和最大团,到Hammersley-Clifford定理,再到无向图的概率分解。
另外,前向和后向算法在NLP里面感觉用不到。NLP涉及的主要是模型学习和解码。
可以参照下面这两个链接,感觉是讲的最好的。
https://www.cnblogs.com/pinard/p/7048333.html
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个人感觉没必要从吉布斯分布开始,到势函数和最大团,到Hammersley-Clifford定理,再到无向图的概率分解。
另外,前向和后向算法在NLP里面感觉用不到。NLP涉及的主要是模型学习和解码。