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文档简介
隐马尔可夫模型主讲人：李侃
隐马尔可夫模型
(hiddenMarkovmodel，HMM)
描述由隐马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。它是结构简单的动态贝叶斯网，是一种有向图模型，在语音识别，自然语言处理以及生物信息等领域具有广泛的应用价值。隐马尔可夫模型马尔可夫过程马尔可夫过程(Markovprocess)，因俄罗斯数学家AndreyAndreyevichMarkov而得名，代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。隐马尔可夫模型每个状态的转移只依赖于之前的n个状态，这个过程被称为n
阶模型，其中n是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。马尔可夫链
隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型五元素
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型的三个基本问题
隐马尔可夫模型
估值问题
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型估值问题
隐马尔可夫模型
这种方法是不现实的，因为如果假定所有的概率都是非零的，则有N个可能的q估值问题
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型正向变量（forwardvariable）前向算法的优点在于可通过累积结果而递推地计算上式
前向算法
隐马尔可夫模型
前向算法
前向算法
隐马尔可夫模型反向变量(backwardvariable)反向算法
隐马尔可夫模型
反向算法（2）递归
反向算法（3）终止：计算观测序列的概率
寻找状态序列
隐马尔可夫模型
寻找状态序列
Viterbi算法
寻找状态序列Viterbi算法
寻找状态序列学习模型参数
隐马尔可夫模型
学习模型参数
学习模型参数
学习模型参数
注意Baum-Welch算法
学习模型参数Baum-Welch算法
学习模型参数Baum-Welch算法
学习模型参数Baum-Welch算法
学习模型参数Baum-Welch算法
学习模型参数Baum-Welch算法
学习模型参数Baum-Welch算法学习模型参数
连续观测隐马尔可夫模型
连续观测如果输入是连续的，一种方法是将其离散化，再使用这些离散值作为观测值。通常使用向量量
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