Topmusicanswers
- Kur tiek izmantots slēptais Markova modelis?
- Kas slēpjas Markova modelī vienkāršiem vārdiem?
- Kādas ir HMM pamatproblēmas?
- Kas ir novērtēšanas problēma slēptā Markova modelī?
Kur tiek izmantots slēptais Markova modelis?
Slēptie Markova modeļi ir pazīstami ar to pielietojumu termodinamikā, statistikas mehānikā, fizikā, ķīmijā, ekonomikā, finansēs, signālu apstrādē, informācijas teorijā, modeļa atpazīšanā, piemēram, runas, rokraksta, žestu atpazīšanas, runas daļas iezīmēšanas, mūzikas partitūras izsekošanā , daļējas izplūdes un ...
Kas slēpjas Markova modelī vienkāršiem vārdiem?
Slēptais Markova modelis (HMM) ir salīdzinoši vienkāršs secīgu datu modelēšanas veids. Slēpts Markova modelis nozīmē, ka datu pamatā esošais Markova modelis jums ir paslēpts vai nav zināms. Precīzāk, jūs zināt tikai novērojumu datus, nevis informāciju par štatiem.
Kādas ir HMM pamatproblēmas?
Trīs HMM pamatproblēmas
- Novērtēšanas problēma un turpmākais algoritms.
- Atšifrēšanas problēma un Viterbi algoritms.
- Mācīšanās problēma. Maksimālās varbūtības (ML) kritērijs. Bauma-Velča algoritms. Uz gradientu balstīta metode. gradienta wrt pārejas varbūtības. gradienta wrt novērošanas varbūtības.
Kas ir novērtēšanas problēma slēptā Markova modelī?
Novērtēšanas problēma: ņemot vērā novērojumu secību un modeli, efektīvi aprēķiniet varbūtību P [O | λ] no secības, ņemot vērā modeli. Atšifrēšanas problēma: ņemot vērā novērošanas secību un modeli, iegūstiet “optimālo” stāvokļu secību, kas vislabāk izskaidro secību.
