千呼万唤始出来，犹抱琵琶半遮面,揭开HMM的神秘面纱

2024-05-15 11:35:31

什么是时序模型

比如说图像,一个人的特征等都是非时序类型的

股票价格,说话的语音,文本,温度等都是时序类型

传统模型使用HMM/CRF即可解决问题

但是由于硬件的心呢个提升,现在主流RNN/LSTM等深度学习模型

什么是HMM

他是Directed+Generate model并存的

HMM 的参数(ZIZ_IZI是离散性)

以单词词性预测为例来说明问题
θ=(A,B,π)\theta=(A,B,\pi) θ=(A,B,π)

对于Ai,jA_{i,j}Ai,j,代表某一行iii前一个单词为jjj的状态转移概率,大小M∗MM*MM∗M的大小,MMM为所有单词个数

对于Bi,jB_{i,j}Bi,j,代表某一行iii的状态会生成jjj的单词的概率,大小M∗MM*MM∗M的大小,MMM为所有单词个数

对于π=[π1,π2,...πm]\pi=[\pi_1,\pi_2,...\pi_m]π=[π1,π2,...πm],代表某一个状态Z1,Z2Z_1,Z_2Z1,Z2在第一个位置的概率,其中π1+π2+...+πm=1\pi_1+\pi_2+...+\pi_m=1π1+π2+...+πm=1

那么给定x−−>θx-->\thetax−−>θ就是预估集问题

θ,x−−−>Z\theta,x--->Zθ,x−−−>Z变成了推理问题

HMM 中的 Inference 问题

给定θ=(A,B.π)\theta =(A,B.\pi)θ=(A,B.π)求xxx

我们可以罗列出所有的情况

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