隱馬爾可夫模型的學習問題:給定一個輸出序列O=O1O2...OT,如何調節模型μ=(A,B,π)的參數,使得P(O|M)最大。 最大似然估計是一種解決方法,如果產生的狀態序列為Q=q1q2...qT,根據最大似然估計,可以通過以下公式推算: πi ...
重新回顧: 前向變量 t i :在時刻t,在已知模型 A,B, 的條件下,狀態處於si,輸出序列為O ...Ot,前向變量為 t i 后向變量 t i :在時刻t,在已知模型 A,B, 和狀態處於si的條件下,輸出序列為Ot Ot ...OT,后向變量為 t i 公式推導: P O,qt si P O O ...OT, qt si P O O ...Ot, qt si,Ot Ot ...OT P ...
2012-12-05 15:17 1 4078 推薦指數:
隱馬爾可夫模型的學習問題:給定一個輸出序列O=O1O2...OT,如何調節模型μ=(A,B,π)的參數,使得P(O|M)最大。 最大似然估計是一種解決方法,如果產生的狀態序列為Q=q1q2...qT,根據最大似然估計,可以通過以下公式推算: πi ...
對於HMM的評估問題,利用動態規划可以用前向算法,從前到后算出前向變量;也可以采用后向算法,從后到前算出后向變量。 先介紹后向變量βt(i):給定模型μ=(A,B,π),並且在時間 時刻t 狀態為si 的前提下,輸出序列為Ot+1Ot+2...OT的概率 ...
隱馬爾科夫模型HMM(一)HMM模型 隱馬爾科夫模型HMM(二)前向后向算法評估觀察序列概率 隱馬爾科夫模型HMM(三)鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數 隱馬爾科夫模型HMM(四)維特比算法解碼隱藏狀態序列 在隱馬爾科夫模型HMM(一)HMM模型中 ...
隱馬模型的評估問題即,在已知一個觀察序列O=O1O2...OT,和模型μ=(A,B,π}的條件下,觀察序列O的概率,即P(O|μ} 如果窮盡所有的狀態組合,即S1S1...S1, S1S1...S2, S1S1...S3 ...
描述:隱馬爾科夫模型的三個基本問題之一:概率計算問題。給定模型λ=(A,B,π)和觀測序列O=(o1,o2,...,oT),計算在模型λ下觀測序列O出現的概率P(O|λ) 概率計算問題有三種求解方法: 直接計算法(時間復雜度為O(TN^T),計算量非常大,不易實現) 前向算法 ...
原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html 1 概述 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是結構最簡單的動態貝葉斯網,這是一種著名的有向圖模型,主要用於時序數據建模(語音識別、自然語言處理等)。 假設有三個 ...
隱馬爾可夫模型 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一種統計模型,廣泛應用在語音識別,詞性自動標注,音字轉換,概率文法等各個自然語言處理等應用領域。經過長期發展,尤其是在語音識別中的成功應用,使它成為一種通用的統計工具。 馬爾可夫過程 ...
HMM 是關於時序的概率模型, 為\(\bf\color{red}{生成模型}\), 隱馬爾可夫模型描述由一個隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列,再由各個狀態生成一個觀測而產生觀測隨機序列的過程。 隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成的狀態的序列,稱為狀態序列(state sequence ...