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 ...
摘自:https: www.zhihu.com question answer 隱形馬爾可夫模型,英文是 Hidden Markov Models,所以以下就簡稱 HMM。 既是馬爾可夫模型,就一定存在馬爾可夫鏈,該馬爾可夫鏈服從馬爾可夫性質:即無記憶性。也就是說,這一時刻的狀態,受且只受前一時刻的影響,而不受更往前時刻的狀態的影響。 在這里我們仍然使用非常簡單的天氣模型來做說明。 amp am ...
2017-06-21 13:21 0 2901 推薦指數:
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 ...
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αt(i):在時刻t,在已知模型μ=(A,B,π)的條件下,狀態處於si,輸出序列為O102...Ot,前向變量為αt(i) 后向變量βt(i):在時刻t,在已知模型μ=(A,B,π)和狀態處於si的條件下,輸出序列為Ot+1Ot+2...OT,后向變量 ...
再一次遇到了Markov模型與條件隨機場的問題,學而時習之,又有了新的體會。所以我決定從頭開始再重新整理一次馬爾科夫模型與條件隨機場。 馬爾科夫模型是一種無向概率圖模型,其與馬爾科夫鏈並不是很一樣。馬爾科夫鏈的節點是狀態,邊是轉移概率,是template CPD的一種有向狀態轉移表達 ...
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 ...
隱馬爾可夫模型維特比算法詳解 關於隱馬爾可夫模型的維特比解碼算法網上已有一大批文章介紹,故本文不再介紹。 本文主要是在讀《自然語言處理簡明教程》和看HanLP 中文人名識別源碼過程中,對該算法的一次梳理,以防忘記。 隱馬模型有三個問題,其中二個是: 給定HMM模型 \(\lambda ...
一、概述 維特比算法是安德魯.維特比(Andrew Viterbi)於1967年為解決通信領域中的解碼問題而提出的,它同樣廣泛用於解決自然語言處理中的解碼問題,隱馬爾可夫模型的解碼是其中典型的代表。無論是通信中的解碼問題還是自然語言處理中的解碼問題,本質上都是要在一個籬笆網絡中尋找得到一條 ...