chainer.functions.argmax_crf1d(cost, xs)[source]

与えられた CRFの結合確率を最大化するステートを計算する。

 

Parameters:
  • cost (Variable) –  \(K \times K\) 行列。２つのラベル間の遷移コストを保持する。ただし、\(K\)はラベル数。
  • xs (list of Variable) – 各ラベルの入力ベクトル。 len(xs) はシーケンスの長さを表し、 各 Variable は \(B \times K\) 行列を保持する。ただし、この \(B\) はミニバッチサイズ、\(K\)はラベル数。全ての変数中における \(B\)は同じである必要はないことに注意。たとえば、異なる長さの入力シーケンスを受け入れる。
Returns:

Variable オブジェクトのタプル s と list ps。  s のshapeは (B,)、ただし B はミニバッチサイズ。 sのi番目の要素 s[i]は対数尤度のi番目のデータを表す。 ps は numpy.ndarray もしくは cupy.ndarrayのリスト で このpoint probabilityを最大化するステートを示す。 len(ps)はlen(xs)に等しく各 ps[i] のshapeは対応する xs[i].のミニバッチサイズ。つまりps[i].shape == xs[i].shape[0:1].

Return type:

tuple