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主宰了时间序列数据的分析任务。 RNN与语言模型 回顾语言模型(Language Model,LM) 语言模型简单来说就是用于判断一句话是不是人话...
1.基础模型 1.1传统模型(HMM和CRF) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model),隐马尔可夫模型,一般以文本序列数据为输入,以该序列对应的隐含序列为输出。 CRF(Conditional Random Fields)模型,称为条件随机场,一般也以文本序列数据为输入,以该序列对应的隐含序列为输出。 可用于解决文本序列标注问题,如分词,词性标注,命名...
HMM模型中存在两个假设:一是输出观察值之间严格独立,二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型),能够处理的问题也很局限了。应用场景应该比较狭窄。
这一章中,我们用LSTM与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMM)组合来构建一个混合的序列标签系统。混合HMM神经网络在学术界已经被广泛研究了,通常通过多层感知机(MLP)作为网络的构件。混合HMM模型的基本思想:用HMM的对序列化的数据进行建模,用神经网络进行分类任务。HMM能够在训练过程中自动对输入序列分割,同时也提...
循环神经网络 HMM 时间序列模型 RNN(原生循环神经网络) 反向传播:时序反向传播 BPTT(Back Propagation Through Time) 双向循环神经网络(BRNN)由两个循环神经网络组成,一个正向、一个反向,两个序列连接同一个输出层。正向RNN提取正向序列特征,反向RNN提取反向序列特征...
李宏毅语音课程-RNN-T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,...
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。一个输出概率矩阵和一个隐含状态转移矩阵。这样可以对下一个输出状态进行基于概率的预测。 RNN为如下的结构: RNN单元结构 输入向量是Xt,得到Wx与Xt的乘积之后会有一个Ht,这个Ht会和下一次进入网络的Xt一起再次输入网络...
传统的语音识别使用HMM-GMM来对声学特征建模,使用n-gram来建模语言,使用WFST把声学模型,发音词典和语言模型结合起来实现解码器。因此做一个语音识别系统需要很多模块,后来慢慢的用DNN替代了GMM而变成了HMM-DNN的声学模型,也有用RNNLM来替代传统的n-gram语言模型,但仍然需要解码器融合声学模型,发音词典和语言模型。到...
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帧中目标的状态 其过程如下图: ...
RuntimeError:使用深度马尔可夫模型时的类型元组 使用R和depmixS4软件包的隐马尔可夫模型(HMM) 为什么我们使用模板而不是函数? 为什么我们使用序列化器而不是完整的clean来验证模型,或者我们应该互换使用它们? prolog -为什么我应该使用'dif‘而不是'=\=’?