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 在本篇我們會討論HMM模型參數求解的問題 ...
.HMM模型參數求解概述 HMM模型參數求解根據已知的條件可以分為兩種情況。 第一種情況較為簡單,就是我們已知D DD個長度為T TT的觀測序列和對應的隱藏狀態序列,即 O ,I , O ,I ,... OD,ID O ,I , O ,I ,... OD,ID O ,I , O ,I ,... OD,ID 是已知的,此時我們可以很容易的用最大似然來求解模型參數。 假設樣本從隱藏狀態qi qiqi ...
2017-07-18 10:18 0 2216 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 在本篇我們會討論HMM模型參數求解的問題 ...
的相關關系,稱為無向圖模型或馬爾科夫網。 隱馬爾科夫模型(簡稱HMM)是結構最簡單的動態貝葉斯網,是 ...
【ML-13-1】隱馬爾科夫模型HMM 【ML-13-2】隱馬爾科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隱馬爾科夫模型HMM--Baum-Welch(鮑姆-韋爾奇) 【ML-13-4】隱馬爾科夫模型HMM--預測問題Viterbi(維特比)算法 目錄 基礎--HMM ...
昨天在看的時候, 才發現, HMM參數求解給忘了 狀態轉移矩陣A的求解, 我以為我做了...好氣哦, 不多比比, 直接來. A 是狀態轉移矩陣, 表示在 已知前一個狀態下, 求解后一個概率(寫出來就是一個條件概率) \(p(z_{k+1} =j | z_k = i) = \frac {p(z_ ...
隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,以下簡稱HMM)作為語音信號的一種統計模型,在語音處理的各個領域中獲得了廣泛的應用。當然,隨着目前深度學習的崛起,尤其是RNN,LSTM等神經網絡序列模型的火熱,HMM的地位有所下降。但是作為一個經典的模型,學習HMM的模型和對應算法 ...
基本介紹 普里姆算法(Prim算法),圖論中的一種算法,可在加權連通圖里搜索最小生成樹。意即由此算法搜索到的邊子集所構成的樹中,不但包括了連通圖里的所有頂點(英語:Vertex (graph theory)),且其所有邊的權值之和亦為最小。該算法於1930年由捷克數學家沃伊捷赫·亞爾尼克(英語 ...
這篇文章記錄一下解決HMM三大問題的第二個問題的學習過程。回憶一下,第二個問題是什么來着?給定HMM模型\(lambda\)和觀測序列O,求產生這個觀測序列概率最大的狀態序列是什么?把這個問題叫做解碼問題,也是挺貼切的~ 求解這個問題,有一個經典的算法,叫做Viterbi算法。Viterbi ...
HMM:隱式馬爾可夫鏈 HMM的典型介紹就是這個模型是一個五元組: 觀測序列(observations):實際觀測到的現象序列 隱含狀態(states):所有的可能的隱含狀態 初始概率(start_probability ...