1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P(隐状态 | 观测序列),给定观测序列,求最可能的对应的隐状态序列. 实际上解决此问题,在<统计学习方法>中给出了两种解法,一个是近似算法,另一个就是维特比算法(Viterbi algorithm) 2.

HMM:隐式马尔可夫链   HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: 观测序列(observations):实际观测到的现象序列 隐含状态(states):所有的可能的隐含状态 初始概率(start_probability):每个隐含状态的初始概率 转移概率(transition_probability):从一个隐含状态转移到另一个隐含状态的概率 发射概率(emission_probability):某种隐含状态产生某种观测现象的概率 HMM模型可以用来解决三种问题: 参数(StatusSet

HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自

HMM的模型  图1 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说,上面也是个贝叶斯网络,而贝叶斯网络中有这么一种,如下图: 代表:c确定时a和b独立.(c为实心圆代表:c已经被确定) 这时,如果把z1看成a,x1看成b,z2看成c的话,则因为第一个图的z1是不可观测的(所以z1是空心圆),也就是没确定,则x1和z2就一定有联系. 进一步,如果把z2.x2合在一起看成c的话,则x1和z2.x2就一定有联系,则x1和x

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标

HMM简介 对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑. 本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发. 隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自然语言处理,

网上关于HMM的学习资料.博客有很多,基本都是左边摘抄一点,右边摘抄一点,这里一个图,那里一个图,公式中有的变量说不清道不明,学起来很费劲. 经过浏览几篇博文(其实有的地方写的也比较乱),在7张4开的草稿纸上写公式.单步跟踪程序,终于还是搞清楚了HMM的原理. HMM学习过程: 1.搜索相关博客: 隐马尔可夫模型[博客](图示比较详细,前部分还可以,后部分公式有点乱):http://www.leexiang.com/hidden-markov-model HMM简介.forward算法和vite

隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型主要用于语音识别,自然语言处理,生物信息,模式识别等领域. 引入   某天,你的女神告诉你说,她放假三天,将要去上海游玩,准备去欢乐谷.迪士尼和外滩(不一定三个都会去).  她呢,会选择在这三个地方中的某几个逗留并决定是否购物,而且每天只待在一个地方.根据你对她的了解,知道她去哪个地方,仅取决于她去的上一个地方,且是否购物的概率仅取决

给定一个英文语料库,里面有很多句子,已经做好了分词,/前面的是词,后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔,如下图所示 对于一个句子S,句子中每个词语\(w_i\)标注了对应的词性\(z_i\).现在的问题是,再给定一个句子S',生成每个词\(w'_i\)的词性\(z'_i\) 也就是要求使得概率\(P(Z|S)\)最大的\(Z\),由贝叶斯定理可得 \[ \begin{align*} P(Z|S)&=\frac{P(S|Z)P(Z)}{P(S)}\\ &\propto P(S|Z)·P(

最近思考了一下未来,结合老师的意见,还是决定挑一个方向开始研究了,虽然个人更喜欢鼓捣.深思熟虑后,结合自己的兴趣点,选择了NLP方向,感觉比纯粹的人工智能.大数据之类的方向有趣多了,个人还是不适合纯粹理论研究 :).发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后,在京东找了一本书--<NLP汉语自然语言处理原理与实践>,到今天看了大约150页,发现还是很模糊,决定找点代码来看. 从最简单的分词开始,发现分词的库已经很多了,选择了比较轻巧的jieba来研究.看了一下GitHub的基本介绍,突然感觉:我次

https://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612212.html 一.隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 1.简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 2.马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,即P(St|S1,S2

最近工作需要优化LSTM-CRF经典模型中的维特比解码部分,发现对维特比一直是个模糊概念,没有get到本质,搜了一圈,发现一篇好文,mark 博主不让转载,mark个地址吧: https://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/52396494

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4335810.html 一个例子: 韦小宝使用骰子进行游戏,他有两种骰子一种正常的骰子,还有一种不均匀的骰子,来进行出千. 开始游戏时他有2/5的概率出千. 对于正常的骰子A,每个点出现的概率都是1/6. 对于不均匀的骰子B,5,6两种出现的概率为3/10,其余为1/10. 出千的随机规律如下图所示: 我们观测到的投掷结果为:ob={1,3,4,5,5,6,6,3,2,6} 请判断韦小宝什么

clc;clear all;close all; Start_Pi = [-1,-1];State_k = ['H','L'];% 转移矩阵Transition_matrix = [-1,-1.322;-1.322,-0.737];% 0 H L % H -1 -1% L -1.322,-0.373 % 序列中包含字母ACTG sequence = ['A','C','G','T']; Emission_matrix = [-2.322,-1.737,-1.737,-2.322; -1.737,

隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 现实世界中有一类问题具有明显的时序性,比如路口红绿灯.连续几天的天气变化,我们说话的上下文,HMM的基础假设就是,一个连续的时间序列事件,它的状态受且仅受它前面的N个事件决定,对应的时间序列可以成为N阶马尔可夫链. 假设今天是否有雾霾只由前天和昨天决定,于是就构成了一个2阶马尔可

隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结. 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别.自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题). 如果考虑t时刻数据依赖于0到t-1时间段的所有数

  寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态之间的关系: 我们可以通过列出所有可能的隐藏状态序列并且计算对于每个组合相应的观察序列的概率来找到最可能的隐藏状态序列.最可能的隐藏状态序列是使下面这个概率最大的组合: Pr(观察序列|隐藏

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

上一篇讨论了HMM的基本概念和一些性质,HMM在现实中还是比较常见的,因此也带来一了一系列的HMM应用问题.HMM应用主要面向三个方面:预测.解码和学习.这篇主要讨论预测. 简单来说,预测就是给定HMM,和一个观察得到的可观察状态序列,求出通过HMM得到这个序列的概率是多少,这也是一般机器学习等领域中比较常见的应用,得到一个模型后我们当然是希望通过这个模型来得到一些预测的结果.这个也是HMM应用比较基本比较简单的一个. 首先对于给定的HMM和观察序列,第一反应当然是穷举搜索,不妨假设模型为λ,