2. 反向传播(backward) 实际上,反向传播仅指用于计算梯度的方法。而另一种算法,例如随机梯度下降法,才是使用该梯度来进行学习。原则上反向传播可以计算任何函数的到导数。 在了解反向传播算法之前,我们先简单介绍一下链式法则: 微积分中的链式法则(为了不与概率中的链式法则相混淆)用于计复合函数的导数。反向传播是...
backward算法依旧是一个动态规划算法, 也需要凑出子问题。 \begin{align} \beta_{k}(z_k) &= P(x_{k+1:n} | z_k) \\ &= \sum_{z_{k+1}}P(x_{k+1:n},z_{k+1}|z_k) \\ &= \sum_{z_{k+1}}P(x_{k+1}, k_{k+2:n},z_{k+1}|z_k) \\ &= \sum_{z_{k+1}...
向前-向后算法(forward-backward algorithm) 本文承接上篇博客《隐马尔可夫模型及的评估和解码问题》,用到的概念和例子都是那里面的。 学习问题 在HMM模型中,已知隐藏状态的集合S,观察值的集合O,以及一个观察序列(o1,o2,...,on),求使得该观察序列出现的可能性最大的模型参数(包括初始状态概率矩阵π,状态转移...
因此,实际上该算法是在执行一种梯度下降 Gradient Descent,找到一个最小的误差。 对于每个执行网格 Execution Trellis 上的状态,及计算到达该状态的 forward probability,同事也计算生成该模型最终状态的 backward probability。这两种计算都可以通过递归进行。通过 adjustment 可以提高中间的概率,这些 adjustments 构成了算法...
前向传播(forward)和反向传播(backward)是为了在初始权重和偏置的情况下的损失函数,以及损失函数对每个要学习的参数(权重参数和偏置参数)的导数,之后即可按照选定的学习率更新参数,然后不断循环计算损失函数、更新参数直到达到迭代次数或者损失函数达到指定与之或者最小值。最终的目的, ...
向前-向后算法(FORWARD-BACKWARD ALGORITHM)向前-向后算法（forward-backward algorithm）本文承接上篇博客《隐马尔可夫模型及的评估和解码问题》，用到的概念和例子都是那里面的。学习问题 在HMM模型中，已知隐藏状态的集合S，观察值的集合O，以及一个观察序列（o1,o2,...,on），求使得该观察序列出现的可能性最大的...
可以了。EM算法的基本思路是:随机初始化一组参数θ (0) ,根据后验概率Pr(Y|X;θ)来更新Y 的期望E(Y),然后用E(Y)代替Y求出新的模型参数θ (1) 。如此迭代直到θ趋于稳定。 在HMM问题中,隐含变量自然就是状态变量,要求状态变量的期望值,...
我们已经知道如果隐含变量Y是已知的,那么求解模型参数直接利用Maximum Likelihood就可以了。EM算法的基本思路是:随机初始化一组参数θ(0),根据后验概率Pr(Y|X;θ)来更新Y的期望E(Y),然后用E(Y)代替Y求出新的模型参数θ(1)。如此迭代直到θ趋于稳定。
http://bing.comMod-01 Lec-18 HMM, Viterbi, Forward Backward Algorithm字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送, 视频播放量 66、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 从零开始的人工
深度学习中，前向传播（forward）和反向传播（backward）是神经网络学习过程中核心的两个步骤。前向传播简单理解为将上一层的输出作为下一层的输入，并计算下一层的输出，直至得到最终输出。这个过程可以用数学公式来描述：设为层第个神经元到第层第个神经元的权重，为第层第个神经元的偏置，为第层第...