隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。基本理论 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个...
一个HMM模型,可以由隐藏状态初始概率分布Π , 状态转移概率矩阵A和观测状态概率矩阵B决定。 Π ,A决定状态序列,B决定观测序列。 因此,HMM模型可以由一个三元组λ 表示如下: λ = (A, B, Π) = (状态序列,观测序列,初始状态概率分布) 3.3 一个HMM模型实例 下面我们用一个简单的实例来描述上面抽象出的HMM模...
1. 马尔科夫性假设限制：HMM假设状态转移只依赖于前一个状态，这限制了模型对长距离依赖关系的捕捉能力。2. 观测独立性假设：HMM假设观测之间是相互独立的，这在实际应用中往往不成立，限制了模型的表达能力。3. 参数估计困难：在没有足够数据的情况下，估计HMM的参数可能会非常困难，导致模型性能不佳。4. 状态空间...
因此,隐马尔可夫模型 \lambda 可以用三元符号表示,即 \[\lambda = (\pi ,A,B)\\\] \[\pi ,A,B\] 称为隐马尔可夫模型的三要素。 初始状态概率 \pi 与状态转移概率矩阵 A 确定了隐藏的马尔可夫链,生成不可观测的状态序列。观测概率矩阵确定了如何从隐藏状态生成观测,与状态序列综合确定了如何产生观测序列...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是可用于标注问题的模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。马尔可夫链不懂的可以把本科的《概率论与数理统计》找回来看一下,并不难,就是离散状态之间的转换。下面直接定义基本概念,为后面的算法做准备。
HMM模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列称为状态序列(state sequence);每个状态生成一个观测,再由此产生的观测的随机序列,称为观测序列(observation sequence。
隐马尔可夫模型 定义 HMM模型的应用 Problem 1 直接计算 前向计算 后向计算 Problem 2 定义 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是建模序列数据的图模型 在HMM模型存在隐藏状态 ,以及观测状态 设 为所有隐藏状态的集合, 为所有观测状态的集合,即
由上面的例子和概念，我们可以定义出一个HMM模型的基本要素如下：隐含状态：事物隐藏的状态集合，一般是我们要求的，如晴天，雨天可见状态：事物可被观察到的集合，一般是我们的输入，如吃水饺，吃火锅初始概率：事物初始时处于某一隐含状态的概率，如某天是晴天的概率转移概率：事物从某一个隐含状态转移到下一个隐含...
这样我们得到了后向概率的递推关系式如下: βt(i)=∑j=1Naijbj(ot+1)βt+1(j) 现在我们总结下后向算法的流程,注意下和前向算法的相同点和不同点: 输入:HMM模型λ=(A,B,Π),观测序列O=(o1,o2,...oT) 输出:观测序列概率P(O|λ) 1) 初始化时刻T的各个隐藏状态后向概率: βT(i)=1,i=1,...