引言 viterbi算法簡化最有可能的天氣序列的運算過程,forward算法簡化該該觀察值的概率。 問題描述 你在中國,你朋友F在美國,F的作息有walk, shop, clean,但這選擇跟天氣有關,我們又知道Rainy的概率比Sunny的概率大這是初始概率 這是天氣轉移矩陣 這是 ...
HMM的模型 圖 如上圖所示,白色那一行描述由一個隱藏的馬爾科夫鏈生成不可觀測的狀態隨機序列,藍紫色那一行是各個狀態生成可觀測的隨機序列 話說,上面也是個貝葉斯網絡,而貝葉斯網絡中有這么一種,如下圖: 代表:c確定時a和b獨立。 c為實心圓代表:c已經被確定 這時,如果把z 看成a,x 看成b,z 看成c的話,則因為第一個圖的z 是不可觀測的 所以z 是空心圓 ,也就是沒確定,則x 和z 就一定 ...
2018-02-26 19:39 0 15236 推薦指數:
引言 viterbi算法簡化最有可能的天氣序列的運算過程,forward算法簡化該該觀察值的概率。 問題描述 你在中國,你朋友F在美國,F的作息有walk, shop, clean,但這選擇跟天氣有關,我們又知道Rainy的概率比Sunny的概率大這是初始概率 這是天氣轉移矩陣 這是 ...
HMM簡介 對於算法愛好者來說,隱馬爾可夫模型的大名那是如雷貫耳。那么,這個模型到底長什么樣?具體的原理又是什么呢?有什么具體的應用場景呢?本文將會解答這些疑惑。 本文將通過具體形象的例子來引入該模型,並深入探究隱馬爾可夫模型及Viterbi算法,希望能對大家有所啟發。 隱馬爾可夫 ...
隱馬爾可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM簡介 對於算法愛好者來說,隱馬爾可夫模型的大名那是如雷貫耳。那么,這個模型到底長什么樣?具體的原理又是什么呢?有什么具體的應用場景呢?本文將會 ...
隱馬爾可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文結合了王曉剛老師的ENGG 5202 Pattern Recognition課程內容知識,和搜集的資料和自己理解的總結。 1 概述 隱馬爾 ...
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 ...
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 ...