Topmusicanswers
- Hvor brukes den skjulte Markov -modellen?
- Hva er skjult Markov -modellen i enkle ord?
- Hva er de grunnleggende problemene med HMM?
- Hva er evalueringsproblem i skjult Markov -modell?
Hvor brukes den skjulte Markov -modellen?
Skjulte Markov-modeller er kjent for sine applikasjoner innen termodynamikk, statistisk mekanikk, fysikk, kjemi, økonomi, økonomi, signalbehandling, informasjonsteori, mønstergjenkjenning-for eksempel tale, håndskrift, gjenkjenning av merking, del-av-tale-merking, musikalsk score etter , delvis utslipp og ...
Hva er skjult Markov -modellen i enkle ord?
The Hidden Markov Model (HMM) er en relativt enkel måte å modellere sekvensielle data på. En skjult Markov -modell innebærer at Markov -modellen som ligger til grunn for dataene er skjult eller ukjent for deg. Nærmere bestemt vet du bare observasjonsdata og ikke informasjon om statene.
Hva er de grunnleggende problemene med HMM?
Tre grunnleggende problemer med HMM
- Evalueringsproblemet og fremoveralgoritmen.
- Dekodingsproblemet og Viterbi -algoritmen.
- Læringsproblemet. Kriterium for maksimal sannsynlighet (ML). Baum-Welch algoritme. Gradientbasert metode. gradient wrt overgangssannsynligheter. gradient wrt observasjon sannsynligheter.
Hva er evalueringsproblem i skjult Markov -modell?
Evalueringsproblem: gitt en observasjonssekvens og en modell, beregne sannsynligheten P [O | λ] av sekvensen, gitt modellen. Dekodingsproblem: gitt en observasjonssekvens og en modell, få den 'optimale' sekvensen av tilstander som best forklarer sekvensen.
