隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中 ...
摘自:https: www.zhihu.com question answer 隐形马尔可夫模型,英文是 Hidden Markov Models,所以以下就简称 HMM。 既是马尔可夫模型,就一定存在马尔可夫链,该马尔可夫链服从马尔可夫性质:即无记忆性。也就是说,这一时刻的状态,受且只受前一时刻的影响,而不受更往前时刻的状态的影响。 在这里我们仍然使用非常简单的天气模型来做说明。 amp am ...
2017-06-21 13:21 0 2901 推荐指数:
隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中 ...
隐马模型的评估问题即,在已知一个观察序列O=O1O2...OT,和模型μ=(A,B,π}的条件下,观察序列O的概率,即P(O|μ} 如果穷尽所有的状态组合,即S1S1...S1, S1S1...S2, S1S1...S3 ...
隐马尔可夫模型的学习问题:给定一个输出序列O=O1O2...OT,如何调节模型μ=(A,B,π)的参数,使得P(O|M)最大。 最大似然估计是一种解决方法,如果产生的状态序列为Q=q1q2...qT,根据最大似然估计,可以通过以下公式推算: πi ...
重新回顾: 前向变量αt(i):在时刻t,在已知模型μ=(A,B,π)的条件下,状态处于si,输出序列为O102...Ot,前向变量为αt(i) 后向变量βt(i):在时刻t,在已知模型μ=(A,B,π)和状态处于si的条件下,输出序列为Ot+1Ot+2...OT,后向变量 ...
再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题,学而时习之,又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型,其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态,边是转移概率,是template CPD的一种有向状态转移表达 ...
描述:隐马尔科夫模型的三个基本问题之一:概率计算问题。给定模型λ=(A,B,π)和观测序列O=(o1,o2,...,oT),计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ) 概率计算问题有三种求解方法: 直接计算法(时间复杂度为O(TN^T),计算量非常大,不易实现) 前向算法 ...
隐马尔可夫模型维特比算法详解 关于隐马尔可夫模型的维特比解码算法网上已有一大批文章介绍,故本文不再介绍。 本文主要是在读《自然语言处理简明教程》和看HanLP 中文人名识别源码过程中,对该算法的一次梳理,以防忘记。 隐马模型有三个问题,其中二个是: 给定HMM模型 \(\lambda ...
一、概述 维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的,它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题,隐马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。无论是通信中的解码问题还是自然语言处理中的解码问题,本质上都是要在一个篱笆网络中寻找得到一条 ...