HMM中的马尔科夫链一般是指隐含状态链,实际是隐含状态之间的转化概率。隐含状态和可见状态直接的概率叫做输出概率。 HMM隐马尔可夫模型,即通过统计的方法可以去观察和认知一个事件序列上邻近事件发生的概率转换问题。 如何训练HMM模型:输入Xi序列和Oi序列,全部通过统计学模型完成,得到的模型结果就是一个转移矩阵。一个输...
在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值,和其他时刻的隐状态无关。 HMM模型参数 转移概率:t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。 发射概率:t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。 初始隐状态概率:自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率。 HMM模型的学习算法 有了最佳参数,如何使用...
1. 隐状态的表示: hmm是onehot, RNN是分布表示,RNN的表示能力强很多,或者说在面对高维度时,表示效...
RNN里面的h是一种基于分布式的表示的向量,并非是通过one-hot encoding来表示的。这相对于HMM来说,就可以更好的表示信息。 从表示的角度来看,RNN的表达能力要比传统的HMM要强,这一点可以从隐含向量(hidden vector)的区别中可以看出。一般来说,HMM能解决的问题RNN照样也可以解决。但正式进入大家的视野之前,HMM主宰了...
HMM:解决的是序列标注问题(序列预测),即预测的Y是一个序列,而非常见的一个值。如分词问题,实体识别...
HMM网络结构是:隐层 --> 输入层 RNN网络结构是:输入层 --> 隐层 隐状态表示不同 HMM中:采用one-hot编码,稀疏型。只有一个状态是被激活的 RNN中: 分布式表示,紧凑型。每个隐状态都是实心被激活的。 RNN与HMM的区别.png 3.语言模型 通过一个单词,预测下一个单词,最终合成符合常理的一句话。
长距离依赖:RNN可以学习捕捉长距离依赖。虽然普通RNN在处理长距离依赖时可能会遇到梯度消失/梯度爆炸的问题,但是通过引入长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等结构,可以有效地解决这些问题。而HMM在处理长距离依赖时效果较差。 端到端训练:RNN可以进行端到端训练,即在同一个模型中同时学习特征表示和任务目标。
在了解RNN做NLP时候的原理,发现这个模型是由HMM启发而来。以下罗列一下需要用到的数学知识和计算机技能。发现这个算法,不!简!单! 不简单(来自互联网) 这个事情的链路大概是这个样子的: NLP <- RNN <- algo(HMM) <- statistic(parameter inference) <- algo(dynamic programming) <- statistics(EM, marginalizati...
一、循环神经网络的基本结构 与HMM类似,RNN是以时间点为基础的建模工具。它假设时间点t能接收来自时间点t-1的数据,同理t-1能接收来自时间点t-2的数据,依次类推。时间点t的预测取决于历史上所有的输入数据。其中:RNN中每个圆圈代表一层神经元,而不再是单独的神经元。输入和输出都是向量。Winput 表示层与...
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network),也是一种有向图模型。隐马尔科夫模型相比马尔科夫链多了一个观测链 O,即马尔科夫链中每到一个状态,都会有一个观测输出。隐马尔科夫模型里面的“隐”字就是说有一种隐含状态,我们不能直接观测得到,而是根据另一种与...