Als «hidden-markov-model» getaggte Fragen

Hidden-Markov-Modelle werden zur Modellierung von Systemen verwendet, bei denen es sich um Markov-Prozesse mit versteckten (dh nicht beobachteten) Zuständen handelt.

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Ressourcen zum Erlernen der Markov-Kette und versteckter Markov-Modelle
Ich suche nach Ressourcen (Tutorials, Lehrbücher, Webcasts usw.), um mehr über Markov Chain und HMMs zu erfahren. Ich bin Biologe und arbeite derzeit in einem bioinformatischen Projekt. Welchen mathematischen Hintergrund benötige ich, um Markov-Modelle und HMMs ausreichend zu verstehen? Ich habe mich mit Google umgesehen, aber bisher habe ich noch …


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Intuitiver Unterschied zwischen versteckten Markov-Modellen und bedingten Zufallsfeldern
Ich verstehe, dass HMMs (Hidden Markov Models) generative Modelle und CRF diskriminative Modelle sind. Ich verstehe auch, wie CRFs (Conditional Random Fields) entworfen und verwendet werden. Was ich nicht verstehe, ist, wie sie sich von HMM unterscheiden? Ich habe gelesen, dass wir im Fall von HMM unseren nächsten Zustand nur …

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Unterschied zwischen Hidden Markov-Modellen und Partikelfilter (und Kalman-Filter)
Hier ist meine alte Frage Ich möchte fragen, ob jemand den Unterschied (falls vorhanden) zwischen Hidden Markov-Modellen (HMM) und Partikelfilter (PF) und folglich Kalman-Filter kennt oder unter welchen Umständen wir welchen Algorithmus verwenden. Ich bin Student und muss ein Projekt machen, aber zuerst muss ich einige Dinge verstehen. Entsprechend der …


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Training eines Hidden-Markov-Modells, mehrere Trainingsinstanzen
Ich habe ein diskretes HMM gemäß diesem Tutorial implementiert: http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf In diesem und anderen Tutorials wird immer davon gesprochen, ein HMM mit einer bestimmten Beobachtungssequenz zu trainieren. Was passiert, wenn ich mehrere Trainingssequenzen habe? Soll ich sie einfach nacheinander ausführen und das Modell nach dem anderen trainieren? Eine andere Möglichkeit …



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Versteckte Markov-Modellschwelle
Ich habe ein Proof-of-Concept-System für die Schallerkennung mit mfcc- und Hidden-Markov-Modellen entwickelt. Es gibt vielversprechende Ergebnisse, wenn ich das System auf bekannte Geräusche teste. Obwohl das System, wenn ein unbekannter Ton eingegeben wird, das Ergebnis mit der genauesten Übereinstimmung zurückgibt und die Punktzahl nicht so eindeutig ist, ist es ein …

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Wie trainiere ich HMMs für die Klassifizierung?
Daher verstehe ich, dass der Standardansatz beim Trainieren von HMMs für die Klassifizierung wie folgt lautet: Teilen Sie Ihre Datensätze in die Datensätze für jede Klasse auf Trainiere ein HMM pro Klasse Vergleichen Sie im Testset die Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Modell die einzelnen Fenster klassifiziert Aber wie trainiere ich …

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Kriterien für die Auswahl des „besten“ Modells in einem Hidden-Markov-Modell
Ich habe einen Zeitreihendatensatz, an den ich ein Hidden Markov Model (HMM) anpasse, um die Anzahl der latenten Zustände in den Daten abzuschätzen. Mein Pseudocode dafür ist der folgende: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... …

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Berechnung der Konfidenzintervalle mittels Bootstrap anhand abhängiger Beobachtungen
Der Bootstrap in seiner Standardform kann verwendet werden, um Konfidenzintervalle der geschätzten Statistiken zu berechnen, vorausgesetzt, die Beobachtungen sind korrekt. I. Visser et al. In " Konfidenzintervalle für versteckte Markov-Modellparameter " wurde ein parametrischer Bootstrap verwendet, um CIs für HMM-Parameter zu berechnen. Wenn wir jedoch ein HMM an eine Beobachtungssequenz …




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