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 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题 ...
.HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况。 第一种情况较为简单,就是我们已知D DD个长度为T TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即 O ,I , O ,I ,... OD,ID O ,I , O ,I ,... OD,ID O ,I , O ,I ,... OD,ID 是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数。 假设样本从隐藏状态qi qiqi ...
2017-07-18 10:18 0 2216 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 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题 ...
的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网。 隐马尔科夫模型(简称HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网,是 ...
【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) 【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 基础--HMM ...
昨天在看的时候, 才发现, HMM参数求解给忘了 状态转移矩阵A的求解, 我以为我做了...好气哦, 不多比比, 直接来. A 是状态转移矩阵, 表示在 已知前一个状态下, 求解后一个概率(写出来就是一个条件概率) \(p(z_{k+1} =j | z_k = i) = \frac {p(z_ ...
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)作为语音信号的一种统计模型,在语音处理的各个领域中获得了广泛的应用。当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型,学习HMM的模型和对应算法 ...
基本介绍 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语 ...
这篇文章记录一下解决HMM三大问题的第二个问题的学习过程。回忆一下,第二个问题是什么来着?给定HMM模型\(lambda\)和观测序列O,求产生这个观测序列概率最大的状态序列是什么?把这个问题叫做解码问题,也是挺贴切的~ 求解这个问题,有一个经典的算法,叫做Viterbi算法。Viterbi ...
HMM:隐式马尔可夫链 HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: 观测序列(observations):实际观测到的现象序列 隐含状态(states):所有的可能的隐含状态 初始概率(start_probability ...