Pytania otagowane jako hidden-markov-model

Ukryte modele Markowa są używane do modelowania systemów, które zakłada się, że są procesami Markowa ze stanami ukrytymi (tj. Nieobserwowanymi).

11
Materiały do ​​nauki łańcucha Markowa i ukrytych modeli Markowa
Szukam zasobów (samouczki, podręczniki, webcast itp.), Aby dowiedzieć się więcej o Markov Chain i HMM. Pochodzę z zawodu biologa i obecnie jestem zaangażowany w projekt związany z bioinformatyką. Ponadto, jakie są niezbędne podstawy matematyczne, których potrzebuję, aby dobrze zrozumieć modele Markowa i HMM? Rozglądałem się za pomocą Google, ale jak …
3
Intuicyjna różnica między ukrytymi modelami Markowa a losowymi polami warunkowymi
Rozumiem, że HMM (ukryte modele Markowa) to modele generatywne, a CRF to modele dyskryminujące. Rozumiem również, w jaki sposób zaprojektowano i zastosowano CRF (warunkowe pola losowe). Nie rozumiem, czym różnią się od HMM? Czytałem, że w przypadku HMM możemy modelować nasz następny stan tylko na poprzednim węźle, bieżącym węźle i …
1
Różnica między ukrytymi modelami Markowa a filtrem cząstek (i filtrem Kalmana)
Oto moje stare pytanie Chciałbym zapytać, czy ktoś zna różnicę (jeśli istnieje jakakolwiek różnica) między modelami Hidden Markov (HMM) a Particle Filter (PF), aw konsekwencji Filtrem Kalmana, lub w jakich okolicznościach korzystamy z którego algorytmu. Jestem studentem i muszę zrobić projekt, ale najpierw muszę zrozumieć niektóre rzeczy. Tak więc, zgodnie …
2
Ukryty model Markowa kontra model przejściowy Markowa vs model państwowej przestrzeni…?
W ramach mojej pracy magisterskiej pracuję nad opracowaniem modelu statystycznego dla przejść między różnymi stanami, określonego statusem serologicznym. Na razie nie podam zbyt wielu szczegółów w tym kontekście, ponieważ moje pytanie jest bardziej ogólne / teoretyczne. W każdym razie, mam intuicję, że powinienem używać ukrytego modelu Markowa (HMM); Problemem, który …
4
Trenowanie ukrytego modelu Markowa, wiele instancji treningowych
Wdrożyłem dyskretny HMM zgodnie z tym samouczkiem http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf Ten samouczek i inni zawsze mówią o szkoleniu HMM, biorąc pod uwagę sekwencję obserwacji. Co się stanie, gdy mam wiele sekwencji treningowych? Czy powinienem je kolejno uruchamiać, trenując model po drugim? Inną opcją jest łączenie sekwencji w jedną i trenowanie na niej, …
1
Zastosowanie HMM w finansach ilościowych. Przykłady HMM, który działa w celu wykrycia trendów / punktów zwrotnych?
Odkrywam cudowny świat tzw. „Ukrytych modeli Markowa”, zwanych również „modelami zmiany reżimu”. Chciałbym dostosować HMM w R do wykrywania trendów i punktów zwrotnych. Chciałbym zbudować model tak ogólny, jak to możliwe, aby móc przetestować go na wielu cenach. Czy ktoś może polecić papier? Widziałem (i czytałem) (więcej niż) kilka, ale …
3
Próg ukrytego modelu Markowa
Opracowałem system sprawdzania koncepcji rozpoznawania dźwięku za pomocą modeli mfcc i ukrytych marek. Daje obiecujące wyniki, gdy testuję system na znanych dźwiękach. Chociaż system, gdy wprowadzany jest nieznany dźwięk, zwraca wynik z najbliższym dopasowaniem, a wynik nie jest tak wyraźny, aby go wymyślić, jest to dźwięk nieznany, np .: Wytrenowałem …
3
Hidden Markov Model vs Recurrent Neural Network
Które problemy z sekwencyjnym wejściem są najbardziej odpowiednie dla każdego? Czy wymiar wejściowy określa, które z nich jest lepsze? Czy problemy wymagające „dłuższej pamięci” lepiej pasują do RNN LSTM, podczas gdy problemy z cyklicznymi wzorcami wprowadzania danych (giełda, pogoda) są łatwiejsze do rozwiązania przez HMM? Wygląda na to, że nakładają …
1
Jak szkolić HMM do klasyfikacji?
Rozumiem więc, że kiedy trenujesz HMM do klasyfikacji, standardowe podejście to: Rozdziel swoje zestawy danych na zestawy danych dla każdej klasy Wytrenuj jeden HMM na klasę Na zestawie testowym porównaj prawdopodobieństwo każdego modelu w celu sklasyfikowania każdego okna Ale jak mam trenować HMM w każdej klasie? Czy po prostu łączę …
1
Kryteria wyboru „najlepszego” modelu w ukrytym modelu Markowa
Mam zestaw danych szeregów czasowych, do którego próbuję dopasować ukryty model Markowa (HMM) w celu oszacowania liczby stanów ukrytych w danych. Mój pseudo-kod do tego jest następujący: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Teraz, …
1
Obliczanie przedziałów ufności za pomocą paska startowego na podstawie obserwacji zależnych
Pasek startowy, w standardowej formie, może być używany do obliczania przedziałów ufności szacunkowych statystyk, pod warunkiem, że obserwacje są identyczne. I. Visser i in. w „ Przedziałach ufności dla parametrów ukrytego modelu Markowa ” wykorzystano parametryczny bootstrap do obliczenia CI dla parametrów HMM. Jednak, gdy dopasowujemy HMM do sekwencji obserwacji, …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.