Topmusicanswers
- Kus kasutatakse peidetud Markovi mudelit?
- Mis on peidetud Markovi mudel lihtsate sõnadega?
- Millised on HMM -i põhiprobleemid?
- Mis on hindamisprobleem varjatud Markovi mudelis??
Kus kasutatakse peidetud Markovi mudelit?
Varjatud Markovi mudelid on tuntud oma rakenduste poolest termodünaamika, statistilise mehaanika, füüsika, keemia, majanduse, rahanduse, signaalitöötluse, infoteooria, mustrituvastuse poolest-näiteks kõne, käekiri, žestituvastus, kõneosade märgistamine, muusikalise partituuri järgimine , osalised heitmed ja ...
Mis on peidetud Markovi mudel lihtsate sõnadega?
Varjatud Markovi mudel (HMM) on suhteliselt lihtne viis järjestikuste andmete modelleerimiseks. Varjatud Markovi mudel tähendab, et andmete aluseks olev Markovi mudel on teile varjatud või tundmatu. Täpsemalt teate ainult vaatlusandmeid, mitte teavet osariikide kohta.
Millised on HMM -i põhiprobleemid?
HMMide kolm põhiprobleemi
- Hindamisprobleem ja edasisuunaline algoritm.
- Dekodeerimise probleem ja Viterbi algoritm.
- Õppimise probleem. Maksimaalse tõenäosuse (ML) kriteerium. Baum-Welchi algoritm. Gradiendipõhine meetod. gradiendi wrt ülemineku tõenäosused. gradiendi wrt vaatluse tõenäosused.
Mis on hindamisprobleem varjatud Markovi mudelis??
Hindamisülesanne: arvestades vaatlusjärjestust ja mudelit, arvutage tõhusalt tõenäosus P [O | λ] järjestusest, arvestades mudelit. Dekodeerimisprobleem: kui on antud vaatlusjärjestus ja mudel, hankige olekute „optimaalne” jada, mis seda järjestust kõige paremini selgitab.
