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...
所以也不太具有可比性。硬要说的话，那就是所有的HMM，通过viterbi算法，都能写成一个RNN，但是不是所...
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 ...
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...
MM HMM RNN LSTM MM - 即根据马尔科夫链MC的模型,MC的前状态→后状态的概率仅由前状态决定。 HMM - 状态链不可见,故称隐马尔科夫链,此外同MC。隐状态→观察值由发射概率(emission_probability)决定。 RNN - 结构同HMM。但隐状态链的递进不是由概率,而是其线性变换的某种激活,即h(t+1)=actFunc(wh · h...
(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案.该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行.仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至...
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Two models are compared based on the hidden Markov model (HMM) framework and a recurrent neural network (RNN). In the RNN model, the feature space is encoded with latent components of a Gaussian mixture model. The comparison is carried out with a voice Skype call and traffic of an IoT ...
HMM中是对token进行重复,CTC是引入了ϕϕ,可以插在任何地方,但是其个数和token重复个数的和要等于acoustic features的个数,RNN-T也引入了ϕϕ,但是其是作为一个acoustic feature结束,下一个acoustic features开始的间隔,因此,ϕϕ的个数就等于acoustic features的个数。 HMM ...
海信供应链管理系统 如何与海信合作 Ver:3.8.0 注册供应商登录 用户名: 密码: 验证码: