FAL Labsこんな疑問、悩みに答えます。 本記事では「広島のIT企業に転職・就職したい方」に向けて、以下の内容・目的で記事を書いていきます。 「広島には、どんなIT企業があるのか？」 「自分に合う広島のIT企業を見つけて就職したい！ […]
5分でわかる(かもしれない)圧縮の基本 - EchizenBlog-Zwei
大規模データを日常的に扱う人にとって、データ圧縮は基本。絶対ないと困るわけではないけど、あると格段に世界が広がる。ドラクエで言うところのルカニみたいなもの。 でも圧縮というとデータをバイナリで持たないといけないとか、なんとなく面倒なので目を背けがち。そこで5分でわかるような感じで説明を書いておく。 基本的な圧縮の方法は差分圧縮というのがある。今回はこれを説明する。 char型のデータが8つ並んでいると考える。 6 3 2 1 7 5 4 8とりあえずバイナリにしてみる。便宜上、縦に書く。 6 3 2 1 7 5 4 8 =============== 1の位:0 1 0 1 1 1 0 0 2の位:1 1 1 0 1 0 0 0 4の位:1 0 0 0 1 1 1 0 8の位:0 0 0 0 0 0 0 1 16の位:0 0 0 0 0 0 0 0 32の位:0 0 0 0 0 0 0 0
bigram feature について。
twitter で @takeda25 さんが指摘されていたのですが, CRF で f(y_{i-1},y_{i},x_{i}) という観測素性とラベル bigram の組みまで考慮した素性関数があまり使われないのは, 素性数が増えるからというよりは計算に時間が掛かるためだろうか? という事を私なりに考えてみました. CRF の1事例に対するパラメータ推定に掛かるオーダーはラベル数L, 系列長Tの時に, O(L^2T) です. forward-backward でラティス中の位置 i, ラベル j のノードの alpha を計算する際には以下の logsumexp の計算を行います. for (k = 0; k < L; ++k) alpha_{i,j} = logsumexp(alpha_{i,j}, alpha_{i-1,k}+cost) この計算を全ての i, j について行います.
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