- Где се користи скривени Марков модел?
- Оно што је скривено Марков модел једноставним речима?
- Који су основни проблеми ХММ -а?
- Шта је проблем вредновања у скривеном Марковљевом моделу?
Где се користи скривени Марков модел?
Скривени Марковљеви модели познати су по својим применама у термодинамици, статистичкој механици, физици, хемији, економији, финансијама, обради сигнала, теорији информација, препознавању узорака-као што су говор, рукопис, препознавање покрета, означавање дела говора, праћење музичких партитура , делимична пражњења и ...
Оно што је скривено Марков модел једноставним речима?
Скривени Марковљев модел (ХММ) је релативно једноставан начин моделирања секвенцијалних података. Скривени Марков модел имплицира да је Марков модел који је у основи података скривен или вам је непознат. Тачније, знате само податке посматрања, а не податке о државама.
Који су основни проблеми ХММ -а?
Три основна проблема ХММ -а
- Евалуациони проблем и напредни алгоритам.
- Проблем декодирања и Витербијев алгоритам.
- Проблем учења. Критеријум највеће вероватноће (МЛ). Баум-Велцх Алгоритам. Метода заснована на градијентима. вероватноће преласка градијента врт. вероватноће посматрања градијента.
Шта је проблем вредновања у скривеном Марковљевом моделу?
Проблем евалуације: с обзиром на секвенцу посматрања и модел, ефикасно израчунајте вероватноћу П [О | λ] низа, с обзиром на модел. Проблем декодирања: с обзиром на секвенцу посматрања и модел, добијте „оптимални“ низ стања који најбоље објашњава низ.