隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。引言 隐马尔可夫模型...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是马尔可夫链的一种扩展,但与传统的马尔可夫链有所不同。在理解它们的关系时,我们需要区分“隐”与“显”状态的概念。 HMM也是基于马尔可夫性质的统计模型,用于描述一个观测序列中的潜在状态序列,但它包含两层结构:隐状态和观测状态。 隐状态:这些状态构成了一个马尔可夫...
隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)是可用于标注问题(对每个token分类,要顾及到前后token)的统计学习模型,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。 说明:生成式模型由数据学习输入和输入的联合概率分布 P(X,Y) ,然后基于贝叶斯公式 P(Y|X)=P(X,Y)P(X) 求出条件概率分布 P(Y|X...
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其核心思想是，通过观测到的一系列数据（观测序列），来推断出背后的状态序列。这种模型在很多领域都有应用，比如自然语言处理、语音识别、生物信息学等。一、HMM的基本组成 二、HMM的主要问题：这三个问题构成...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,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。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域都有着广泛的应用。 一、 HMM模型的定义 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...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 在马尔可夫模型中,每个状态代表了一个可观察的事件,所以,马尔可夫模型有时又称作可视马尔可夫模型(visibleMarkovmodel,VMM),这在某种程度上限制了模型的适应性。 在正常的马尔可夫模型中,状态对于...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 在马尔可夫模型中,每个状态代表了一个可观察的事件,所以,马尔可夫模型有时又称作可视马尔可夫模型(visibleMarkovmodel,VMM),这在某种程度上限制了模型的适应性。 在正常的马尔可夫模型中,状态对于...
隐马尔可夫模型,Hidden Markov Model,简称HMM。它是关于时序的概率模型,该模型包含了随机生成的不可观测序列,该序列被称为状态序列,使用S表示。例如,刚刚的骰子序列,就是状态序列。 每个不可观测状态,都会产生一个可观测的结果,这样会得到一个观测序列,使用O表示。也就是掷骰子时,产生的数字序列。
小编最早接触隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM),是利用HMM对机械设备的隐含退化状态进行建模、估计和预测,直观的感受是HMM的建模非常便利,可解释性很强,通用性强,缺点是对转移概率和观测概率估计学习时计算量较大,尤其是维数增多时易出现维数灾难问题,但随着DNN技术的发展和GPU计算能力的增强,计算能力已不再是...