隱馬爾科夫模型HMM(一)HMM模型基礎 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 隱馬爾科夫模型(Hidden ...
點擊上方 AI大道理 ,選擇 置頂 公眾號 重磅干貨,細致入微AI大道理 HMM基礎 一模型 兩假設 三問題 一個模型 隨機過程:是依賴於參數的一組隨機變量的全體,參數通常是時間。隨機變量是隨機現象的數量表現,其取值隨着偶然因素的影響而改變。 例如,某商店在從時間t 到時間tK這段時間內接待顧客的人數,就是依賴於時間t的一組隨機變量,即隨機過程。 馬爾科夫過程:隨機過程的一類,系統下一時刻的狀態 ...
2020-08-20 01:09 0 567 推薦指數:
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本文簡明講述GMM-HMM在語音識別上的原理,建模和測試過程。這篇blog只回答三個問題: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解決的三個問題: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神馬?怎樣用GMM求某一 ...
隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是可用於標注問題的統計學習模型,描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程,屬於生成模型。HMM在語音識別、自然語言處理、生物信息、模式識別等領域都有着廣泛的應用。 一、 HMM模型的定義 HMM模型是關於時序 ...
這里接着學習筆記一中的問題2,說實話問題2中的Baum-Welch算法編程時矩陣轉換有點燒腦,開始編寫一直不對(編程還不熟練hh),后面在紙上仔細推了一遍,由特例慢慢改寫才運行成功,所以代碼里面好 ...
參考文獻:統計學習方法,李航。 下一篇將介紹:問題3的具體解決方法為維比特算法(biterbi) algorithm 本人水平有限,懷着分享學習的態度發 ...
什么問題用HMM解決 現實生活中有這樣一類隨機現象,在已知現在情況的條件下,未來時刻的情況只與現在有關,而與遙遠的過去並無直接關系。 比如天氣預測,如果我們知道“晴天,多雲,雨天”之間的轉換概率,那么如果今天是晴天,我們就可以推斷出明天是各種天氣的概率,接着后天的天氣可以由明天的進行 ...
在之前的HMM系列中,我們對隱馬爾科夫模型HMM的原理以及三個問題的求解方法做了總結。本文我們就從實踐的角度用Python的hmmlearn庫來學習HMM的使用。關於hmmlearn的更多資料在官方文檔有介紹。 1. hmmlearn概述 hmmlearn安裝很簡單,"pip ...
(轉載自http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html) HMM(隱馬爾可夫模型 ...