理论沉淀:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)

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1 题设

假设有n个骰子(从1~n编号),每个骰子有m面,每面标有一个数字且不重复,数字取值限制在[1,m]。(1)若有放回地取出一个骰子投,当前取到哪个骰子与前一次取到的是哪个骰子相关。(2)同一个骰子出现不同数字的概率不一定相同(即不是均匀分布),不同骰子出现同一个数字的概率也不一定相同(即完全是n个不同的骰子)。

对于条件(1)可表达为:

式中,pij表示前一次取到第i个骰子时,当前取第j个骰子的概率。

对于条件(2)可表达为:

式中,qij表示第i个骰子出现数字j的概率。

数学里,将骰子(或骰子编号)称为HMM的隐性状态,将骰子的每面(或每面上的数字)称为隐性状态的表现。将矩阵Pnn称为隐性状态的转移概率矩阵,将矩阵Qnm称为隐性状态的表现概率矩阵。HMM可表示为{n,m,Pnm,Qnm}。

那HMM到底有什么作用勒?现在我们进行以下操作。

我们有放回地取k次骰子投,记录下每次投掷后的数字ai。设投掷结束后得到数字序列为A=[a1,a2,…,ak],那么A对应的骰子序列是什么勒?显得有很多种可能,每个数字可选的骰子有n个,所以共有u=k^n种可能的骰子序列,设为{B1,B2,…,Bu}。

注意:因为是有放回地取骰子,所以取到骰子可能重复。记录的数字也有可能重复,且两个重复的数字可能来源于同一个骰子,也可能来源于不同的骰子。

注意:以下将骰子编号与骰子等价,骰子编号序列与骰子序列等价。

2 基本问题

我想知道,A对应的骰子序列为Bi=[b1,b2,..,bk]的可能性有多大?

解法:概率乘法。

3 解码问题

我想知道,A最有可能对应的骰子序列是什么?

等价于:求使A出现的概率最大的骰子序列。

解法一:穷列举法。列举使A出现的u=k^n个可能的骰子序列,然后按照基本问题的解法计算每个骰子序列的使A出现的概率,概率最大者对应的骰子序列为所求。此法只对骰子个数少且骰子面数也少的情况适用。

解法二:最大似然估计。

(1)求使a1出现的概率最大的骰子,易进行,假设为b1

(2)在b1出现的情况下,求使a2出现的概率最大的骰子,易进行,假设为b2

(3)在b2出现的情况下,求使a3出现的概率最大的骰子,易进行,假设为b3

(n)在bn-1出现的情况下,求使an出现的概率最大的骰子,易进行,假设为bn

于是所求骰子序列为B=[b1,b2,..,bn]。

4 预测问题

假如我现在还没有取骰子投,我想知道我能投到A=[a1,a2,…,ak]的可能性有多大?

等价于:设骰子序列Bi(i=1,2,…,u)使A出现的概率为hi,则问题等价于求hi之和。

解法一:穷列举法。与解码问题相似,只不过解码问题是在{hi,hi,…,hu}中找最大者,而估计问题是求所有hi之和。

解法二:前向推导法。

其实就是一个迭代的过程。设出现[a1,a2,…,ai](i<k)的概率为gi,则出现[a1,a2,…,ai,ai+1]的概率为:

sum表示对矩阵Gi内的所有元素求和。

解释:ai+1可能来自n个骰子中的任何一个,所以有qi+1。同时,不管这次取到哪个骰子,前一次取到的骰子也有n种可能,所以有Pnn

5 学习问题

以上问题都必须已知Pnn和Qnm的情况才能进行。而实际应用中,这两个矩阵通常都未知或已知一部分。学习问题就是确定Pnn和Qnm的过程。现在假设我们有多组(越多越好)观测数据(即多组A,可通过反复投掷得到),根据这些观察数据我们就可以(近似地)确定Pnn和Qnm

详见:

6 相关概念

(1)马尔可夫链,马尔可夫随机场(MRF),马尔可夫过程等本质上都是HHM。

(2)我们取了k次骰子,每次取时都对应一个随机变量Xi,代表此次取的骰子(编号),k个随机变量的取值范围构成的集合称为HHM的状态空间,用Ω表示。这里,Ω={1,2,..,n}。

7 应用条件

应用HHM需要满足三个条件:

(1)马尔可夫假设:系统或模型的当前(隐性)状态都只依赖于前一个(隐性)状态:

(2)输出独立性假设:状态的表现只与此状态相关。

(3)不动性假设:状态与具体时间无关

马尔可夫假设更哲学说法是未来决定于现在而不是过去。

8 马尔可夫随机场(MRF)、吉布斯随机场(GRF)及条件随机场(CRF)之间的关系

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