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2016年12月25日
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隐马尔可夫模型的学习问题：给定一个输出序列O=O1O2...OT,如何调节模型μ=(A,B,π）的参数，使得P(O|M)最大。 最大似然估计是一种解决方法，如果产生的状态序列为Q=q1q2...qT,根据最大似然估计，可以通过以下公式推算： πi‘ = δ（q1,si) aij' = Q中从状态qi 阅读全文
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重新回顾： 前向变量αt(i):在时刻t,在已知模型μ=（A,B,π）的条件下，状态处于si,输出序列为O102...Ot,前向变量为αt(i) 后向变量βt(i):在时刻t,在已知模型μ=（A,B,π）和状态处于si的条件下，输出序列为Ot+1Ot+2...OT,后向变量为βt(i) 公式推导： 阅读全文
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阅读目录 HMM解码问题 维特比算法 时间复杂度 程序例证 阅读目录 HMM解码问题 维特比算法 时间复杂度 程序例证 回到顶部 HMM解码问题 给定一个观察序列O=O1O2...OT,和模型μ=（A,B,π），如何快速有效地选择在一定意义下“最优”的状态序列Q=q1q2...qT，使该状态最好地解 阅读全文
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对于HMM的评估问题，利用动态规划可以用前向算法，从前到后算出前向变量；也可以采用后向算法，从后到前算出后向变量。 先介绍后向变量βt(i):给定模型μ=（A,B,π），并且在时间 时刻t 状态为si 的前提下，输出序列为Ot+1Ot+2...OT的概率，即 βt(i)=P(Ot+1Ot+2...O 阅读全文
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隐马模型的评估问题即，在已知一个观察序列O=O1O2...OT，和模型μ=（A,B,π}的条件下，观察序列O的概率，即P(O|μ} 如果穷尽所有的状态组合，即S1S1...S1, S1S1...S2, S1S1...S3, ..., S3S3...S3。这样的话t1时刻有N个状态，t2时刻有N个状态 阅读全文
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在马尔可夫模型中，每一个状态都是可观察的序列，是状态关于时间的随机过程，也成为可视马尔可夫模型（Visible Markov Model,VMM）。隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）中的状态是不可见的，我们可以看到的是状态表现出来的观察值和状态的概率函数。在隐马模型中， 阅读全文
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转载自：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/11/29/2795499.html 阅读目录 简介 数学描述 例子 应用领域 转载自：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/ 阅读全文