隐马尔可夫模型的三个基本问题

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写在前面的话

隐马尔可夫模型(HMM)的三个基本问题,我查阅相关资料有一些自己的理解,如有错误请多指正~

参考资料:
如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型?
隐马尔可夫模型的三个基本问题(读书笔记)

隐马尔可夫模型(HMM)

大家应该都知道 股票预测,如果我们只从 股票的走势去预测显然不靠谱,所以需要 结合社会上发生的事情来看,才能做出比较好的预测。

这个例子有几个点,首先是 股票走势,就是HMM的可见状态序列。再者就是 社会上发生的事情,就是HMM的隐含状态序列。更一般的说就是, 我们往往看到的现象都是事物的表象,决定事物的走向往往是事物的本质,这个本质我们是很难去描述的

如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型?这里面有骰子的例子,会更好理解一些,下图取自里面的一个回答。

隐马尔可夫模型的三个基本问题
也就是说,HMM一共有这么些东西: 隐含状态序列,可见观测序列,转换概率和输出概率。其中隐含状态序列包括 隐含状态(状态是什么),隐含状态数量以及转换概率。可见观测序列包括 可见状态(状态是什么)和可见状态数量转换概率表示隐含状态之间的关系,一般称为模型参数。输出概率表示隐含状态输出可见状态的概率

; 隐马尔可夫模型的三个基本问题

大概了解HMM是个什么之后就是HMM三个基本问题,下面是我的理解:

(1)评估问题( 概率计算问题

评价,顾名思义,就是判断一件事的好坏。

[En]

Evaluation, as the name implies, is to judge whether a thing is good or bad.

当给定HMM的参数(转换概率),隐含状态(状态是什么),隐含状态数量以及可见状态序列这几个条件, 我们想知道得出这样可见状态序列的概率是多少?这就是一个单纯的计算问题,它的意义在于 检测观察到的结果和已知的模型是否一致

(2)解码问题( 序列可能性问题

解码,顾名思义,是推向未知的。(胡说八道)

[En]

Decoding, as the name implies, is known to push the unknown. (nonsense)

与评价问题的条件一致,我们想知道什么样的隐藏状态序列才能获得这样的可见状态序列,即在给定的可见状态序列下找到最可能对应的隐藏状态序列。目的是得到一个最匹配的隐马尔可夫链

[En]

Consistent with the conditions for evaluating the problem, we want to know what kind of hidden state sequence can obtain such a visible state sequence * , that is, to find the most likely corresponding hidden state sequence under the given visible state sequence. The purpose is to obtain a * the best matching hidden Markov chain * .*

(3)学习问题( 参数估计问题

学习,顾名思义,就是不断地自我优化,寻找最优解,这可以比作机器学习的训练。

[En]

Learning, as the name implies, is constantly optimizing itself to find the best solution, which can be compared with the training of machine learning.

这个问题和前面两个所需要的条件不一致, 它没有HMM的参数(转换概率),这也是这个问题要求的东西。我们想知道是 具有什么样参数的隐含状态序列能得出这样可见状态序列?也就是 用已知的可见状态序列去估计HMM模型中的参数,使得在给定模型下可见状态序列出现的概率最大

最后,我上传了一张模式识别的图片。起初,我不太理解它。我是通过查阅资料和和同学讨论得到的。

[En]

Finally, I posted a picture of pattern recognition. At first, I didn’t quite understand it. I got it by looking up the information and discussing with my classmates.

隐马尔可夫模型的三个基本问题

Original: https://blog.csdn.net/qq_41691212/article/details/121909112
Author: 粥粥粥少女的拧发条鸟
Title: 隐马尔可夫模型的三个基本问题

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