隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种用于处理时间序列数据的统计模型,特别适用于存在潜在(隐藏)状态的情况。它假设系统是一个马尔可夫过程,且观测值是从该过程的隐藏状态生成的。HMM主要用于序列数据分析,如语音识别、生物信息学、金融时间序列分析等。 HMM在各个领域有广泛的应用,如: •语音识别:用于建模...
因此可以看到,三个基本问题,它们是渐进的,对于做NLP的同学来说,应用HMM模型做解码任务应该是最终的目的。 Q2::为什么说HMM是生成式模型? A:因为HMM模型很详细地描述了隐藏状态序列和观测序列生成的过程。更general一点,怎么判断一个模型是生成模型还是判别模型,只要看一点,模型是否有生成新的样本的能力,很明显HMM模型...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别、中文分词(CWS)、词性标注(POS)等等等等。尽管CTC可能是当前更主流的语音识别方案,但这不是本文所关注的,这里只关注这个经典模型本身。 一、概述 HMM的概率图模型如下图所示。本文简述的是...
HMM基本原理 组概率分布相联系,这样的模型称为HMM。HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的。另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系,是可被观测的。HMM的定义:HMM实际上是分为两个部分的,一是马尔可夫链,由参数,A描述,它利用一组与概率分布相联系的状态...
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt)、最大熵马尔科夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM)和条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)都是概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),在翻阅了很多此类模型的文章后,有很多收获,但它们比较分散,决定将其记录在...
隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导。结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺。没有公式,就没有伤害。
隐马尔可夫模型(HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网,,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模,在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。 HMM的变量可分为两组:一组是观测变量,一组是状态变量,由于观测变量是隐藏的所以称为隐马尔可夫模型。 马尔可夫链:系统下一时刻的状态仅由当前状态决定,不依赖于以往的...
模型吧 关注:859,639贴子:6,245,906 看贴 图片 吧主推荐 视频 游戏 10回复贴,共1页 <返回模型吧【 04-23 战车】苏联BM-13HMM“喀秋莎”火箭炮 军事模型 只看楼主收藏回复 穿甲弹模型 大尉 9 #坦克模型# 送TA礼物 来自Android客户端1楼2024-04-23 11:57回复 海军...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网(Dynamic Bayesian Network),这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模,在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。 如下图所示,隐马尔可夫模型中的变量可分为两组,第一组是状态变量 ...
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