可解释性:HMM具有较好的可解释性,其状态转移和观测概率等参数具有明确的概率意义,人们可以直观地理解模型是如何根据状态转移和观测生成序列的。LSTM的内部机制相对复杂,门控机制和隐藏状态的变化难以直观解释,可解释性较差。 对数据的适应性:LSTM对数据的适应性强,能处理各种类型的数据,包括连续值和离散值,在自然语言...
【摘要】 长短期记忆网络(LSTM)和隐马尔可夫模型(HMM)是序列建模中的重要工具。两者都能处理序列数据并基于概率预测,且都使用状态概念建模。然而,LSTM通过门控机制捕捉复杂长期依赖,适用于长序列任务;HMM基于马尔可夫假设,适合短期依赖关系。LSTM训练复杂、适应性强但解释性差,而HMM训练简单、解释性好,适用于离散数据。...
然而,LSTM通过门控机制捕捉复杂长期依赖,适用于长序列任务;HMM基于马尔可夫假设,适合短期依赖关系。LSTM训练复杂、适应性强但解释性差,而HMM训练简单、解释性好,适用于离散数据。两者在不同场景中各有优势。 在序列建模的广阔领域中,长短期记忆网络(LSTM)和隐马尔可夫模型(HMM)都是极为重要的工具,它们各自有着独特的...
HMM的训练通常采用Baum - Welch算法等统计方法,通过对观测序列的统计分析来估计模型的参数,训练相对简单快速。 可解释性:HMM具有较好的可解释性,其状态转移和观测概率等参数具有明确的概率意义,人们可以直观地理解模型是如何根据状态转移和观测生成序列的。LSTM的内部机制相对复杂,门控机制和隐藏状态的变化难以直观解释,...
LSTM:长短期记忆网络(long stort-term memory)由LSTM算法对标准RNN进行改进。规避了标准RNN中的梯度爆炸和梯度消失的问题。 忘记门(forget gate)某个X值可能会影响一个在时间上或者空间上比较远的hj输出,训练的过程就是学习到这个影响被量化的过程。LSTM可以是一个很大的方阵,中间部分是一个个LSTM单元,如下图所示...
利用传统方法(N-gram,HMM等)、神经网络方法(CNN,LSTM等)和预训练方法(Bert等)的中分分词任务实现【The word segmentation task is realized by using traditional methods (n-gram, HMM, etc.), neural ne…
LSTM:长短期记忆网络(long stort-term memory)由LSTM算法对标准RNN进行改进。规避了标准RNN中的梯度爆炸和梯度消失的问题。 忘记门(forget gate)某个X值可能会影响一个在时间上或者空间上比较远的hj输出,训练的过程就是学习到这个影响被量化的过程。LSTM可以是一个很大的方阵,中间部分是一个个LSTM单元,如下图所示...