Вопросы с тегом «hidden-markov-model»

Я ищу ресурсы (учебные пособия, учебники, веб-трансляции и т. Д.), Чтобы узнать о цепи Маркова и HMM. Я работаю биологом, и в настоящее время я участвую в проекте, связанном с биоинформатикой. Кроме того, каковы необходимые математические знания, необходимые для достаточного понимания моделей Маркова и HMM? Я искал с помощью Google, …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Я хочу знать , что разница между вперед-назад алгоритма и алгоритма Витерби для вывода в скрытых марковских моделей (СММ) являются.

44 algorithms  hidden-markov-model  viterbi-algorithm  forward-backward 

Я понимаю, что HMM (скрытые марковские модели) являются порождающими моделями, а CRF - дискриминационными моделями. Я также понимаю, как создаются и используются CRF (условные случайные поля). Что я не понимаю, так это чем они отличаются от HMM? Я читал, что в случае HMM мы можем только моделировать наше следующее состояние …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Вот мой старый вопрос Я хотел бы спросить, знает ли кто-нибудь разницу (если есть какая-либо разница) между скрытыми марковскими моделями (HMM) и Particle Filter (PF), и, как следствие, Kalman Filter, или при каких обстоятельствах мы используем какой алгоритм. Я студент, и я должен сделать проект, но сначала я должен понять …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Для моей магистерской работы я работаю над разработкой статистической модели для переходов между различными состояниями, определяемыми серологическим статусом. Пока я не буду вдаваться в подробности этого контекста, так как мой вопрос носит более общий / теоретический характер. Во всяком случае, моя интуиция заключается в том, что я должен использовать скрытую …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

Я реализовал дискретный HMM в соответствии с этим учебником http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf Этот урок и другие всегда говорят о тренировке HMM с учетом последовательности наблюдений. Что происходит, когда у меня несколько тренировочных последовательностей? Должен ли я просто запустить их последовательно, обучая модель за другой? Другой вариант - объединить последовательности в одну и …

18 hidden-markov-model 

В настоящее время я использую тренировку Витерби для проблемы сегментации изображения. Я хотел знать, в чем преимущества / недостатки использования алгоритма Баума-Уэлча вместо тренировки Витерби.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Я открываю для себя удивительный мир таких «скрытых марковских моделей», которые также называют «моделями переключения режимов». Я хотел бы адаптировать HMM в R для обнаружения трендов и поворотных моментов. Я хотел бы построить модель как можно более общей, чтобы я мог протестировать ее по многим ценам. Кто-нибудь может порекомендовать бумагу? …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

Я разработал концептуальную систему для распознавания звука с использованием моделей mfcc и скрытых марков. Это дает многообещающие результаты, когда я тестирую систему на известные звуки. Хотя система, когда вводится неизвестный звук, возвращает результат с наиболее близким соответствием, и оценка не настолько отлична, чтобы придумать, это неизвестный звук, например: Я подготовил …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

Какие проблемы последовательного ввода лучше всего подходят для каждого? Определяет ли входная размерность, какое из них лучше подходит? Являются ли проблемы, для которых требуется «более длинная память», более подходящими для RNN LSTM, а проблемы с циклическими шаблонами ввода (фондовый рынок, погода) легче решаются с помощью HMM? Кажется, что есть много …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Итак, я понимаю, что когда вы готовите HMM для классификации, стандартный подход: Разделите ваши наборы данных на наборы данных для каждого класса Тренируйте один HMM в классе На тестовом наборе сравните вероятность каждой модели для классификации каждого окна Но как мне тренировать HMM в каждом классе? Должен ли я просто …

12 classification  hidden-markov-model 

У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Бутстрап в его стандартной форме может использоваться для расчета доверительных интервалов оценочной статистики при условии, что наблюдения выполнены. I. Visser и соавт. в « Доверительных интервалах для скрытых параметров модели Маркова » использовался параметрический загрузчик для расчета КЭ для параметров НММ. Однако, когда мы подгоняем HMM к последовательности наблюдений, мы …

12 confidence-interval  bootstrap  hidden-markov-model 

Я хочу использовать BIC для выбора модели HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Итак, как мне посчитать количество параметров в модели HMM. Рассмотрим простой HMM с двумя состояниями, где у нас есть следующие данные: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

Из Википедии Динамическая байесовская сеть (DBN) - это байесовская сеть, которая связывает переменные друг с другом в течение смежных временных шагов. Это часто называют BN с двумя временами, потому что оно говорит, что в любой момент времени T значение переменной может быть вычислено из внутренних регрессоров и непосредственного предшествующего значения …

11 hidden-markov-model  graphical-model