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...
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...
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...
有了这样一个大概的概念之后呢我们看一下前向的计算方法 RNN和HMM在时间上的思维有一点像(就是受之前数据的影响)。多一个自我循环的过程(多一个记忆存储点)看下这个传播过程。下面st方程里,第一项是(input的量)输入,第二项是上一个隐层记忆的量,f是各种方程的代表,通常会用tanh函数,ot方程里是此刻记忆的输...
不同是：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...
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...
1、在说明HMM之前先记录一下什么是马尔可夫模型:即每一个状态只依赖之前的有限个状态。 --N阶马尔可夫:依赖之前n个状态 --一阶马尔可夫:仅仅依赖前一个状态 马尔可夫有三个重要参数: --初始概率 --状态 --状态转移概率 具体的马尔可夫模型可参考 2、隐马尔科夫模型 ...
一、RNN-T, CTC, HMM 的训练和解码过程 training: 1. 找到所有的alignments, 2. 计算所有的alignments的score和 3.根据得分score更新模型参数。 4.根据训练好的模型参数,计算输入特征X的输出token training时:P(Y|X)与每个alignmen的路径有关,每条路径的概率与模型参数θ有关, ...
可以发现展开的RNN结构和HMM结构非常相似: 展开的RNN结构.jpg HMM结构示意.jpg 所以在做跟踪问题时,RNN可以类似于HMM分为两个阶段 predict和 update RNN for Tracking 首先,提取目标的特征,可以时表观、大小、位置等等,然后使用t-k到t帧中的目标预测第t帧中目标的状态,之后使用交叉相关的方法更新t+1帧中目标的...
其效果甚至还不如一些传统模型,诸如我们前面介绍过的HMM之类的。这由于在RNN中,输入对于输出在时间上的影响是快速下降的。这正是由于使用tanh这样的激活函数所导致的后果。这也导致了某一个时刻的输入在经历了几次时间维度上的传递之后,效果会迅速衰减,以至于其可能无法影响到几个时刻以后的输出。