Запитання з тегом «hidden-markov-model»

Я шукаю ресурси (навчальні посібники, підручники, веб-трансляція тощо), щоб дізнатися про Марківську ланцюжок та НММ. Моя професія - це біолог, і я зараз беру участь у проекті, пов'язаному з біоінформатикою. Крім того, які необхідні математичні основи мені потрібні, щоб мати достатнє розуміння моделей Маркова та НММ? Я роздивлявся, використовуючи Google, …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Хочу знати, чим відрізняються алгоритм вперед-назад і алгоритм Вітербі для висновку в прихованих марківських моделях (HMM).

44 algorithms  hidden-markov-model  viterbi-algorithm  forward-backward 

Я розумію, що HMM (моделі прихованих марків) є генеративними моделями, а CRF - дискримінаційними моделями. Я також розумію, як проектуються та використовуються CRF (умовні випадкові поля). Чого я не розумію, чим вони відрізняються від НММ? Я читав, що у випадку HMM ми можемо моделювати наступний стан лише на попередньому вузлі, …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Ось моє старе питання Я хотів би запитати, чи знає хтось різницю (якщо є якась різниця) між прихованими моделями Маркова (HMM) і фільтром частинок (PF), і як наслідок, фільтром Kalman, або за яких обставин ми використовуємо який алгоритм. Я студент, і я повинен робити проект, але спочатку я повинен зрозуміти …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Для своєї магістерської роботи я працюю над розробкою статистичної моделі переходів між різними станами, визначеної серологічним статусом. Поки що я не буду занадто багато деталей давати в цьому контексті, оскільки моє питання є більш загальним / теоретичним. У будь-якому випадку, моя інтуїція полягає в тому, що я повинен використовувати модель …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

Я реалізував дискретний HMM відповідно до цього підручника http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf Цей підручник та інші завжди говорять про підготовку НММ із заданою послідовністю спостереження. Що відбувається, коли у мене є кілька тренувальних послідовностей? Треба просто запускати їх послідовно, навчаючи модель за іншою? Інший варіант - об'єднати послідовності в одну і тренувати на …

18 hidden-markov-model 

Наразі я використовую навчання Вітербі для проблеми сегментації зображень. Мені хотілося знати, які переваги / недоліки полягає у використанні алгоритму Баума-Велча замість навчання Вітербі.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Я відкриваю дивовижний світ таких під назвою "прихованих моделей Маркова", які також називаються "моделями перемикання режимів". Я хотів би адаптувати HMM в R для виявлення тенденцій та поворотних моментів. Я хотів би побудувати модель якомога загальнішою, щоб я міг її протестувати за багатьма цінами. Хтось може порекомендувати папір? Я бачив …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

Я розробив доказову систему концепції розпізнавання звуку за допомогою mfcc та прихованих моделей markov. Це дає перспективні результати, коли я тестую систему на відомі звуки. Хоча система, коли вводиться невідомий звук, повертає результат з найбільшою відповідністю, і оцінка не є такою чіткою для розробки, що це невідомий звук, наприклад: Я …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

Які послідовні проблеми з введенням найкраще підходять для кожної? Чи визначає розмірність входу, яка краще відповідає? Чи проблеми, які потребують "більшої пам'яті", краще підходять для RNN LSTM, тоді як проблеми з циклічними вхідними моделями (фондовий ринок, погода) легше вирішуються HMM? Здається, перекриття багато; Мені цікаво, які тонкі відмінності існують між …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Тож я розумію, що коли ви тренуєте HMM для класифікації, стандартним підходом є: Розділіть ваші набори даних на набори даних для кожного класу Тренуйте один HMM за клас На тестовому наборі порівняйте вірогідність кожної моделі класифікувати кожне вікно Але як я треную HMM на кожному занятті? Чи просто я об'єдную …

12 classification  hidden-markov-model 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

У стандартній формі завантажувальний інструмент може бути використаний для обчислення довірчих інтервалів оціночної статистики за умови, що спостереження є ідентичними. І. Віссер та ін. в " Інтервали довіри для прихованих параметрів моделі Маркова " використовували параметричний завантажувальний інструмент для обчислення ІС для параметрів HMM. Однак, коли ми поміщаємо HMM на …

12 confidence-interval  bootstrap  hidden-markov-model 

Я хочу використовувати BIC для вибору моделі HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Отже, як я рахую кількість параметрів у моделі HMM. Розглянемо просту 2-державну HMM, де ми маємо такі дані: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

Я шукаю певну реалізацію python (у чистому пітоні чи обгортанні існуючих матеріалів) HMM та Baum-Welch. Якісь ідеї? Я щойно шукав у Google, і знайшов по-справжньому поганий матеріал стосовно інших методик машинного навчання. Чому?

12 python  hidden-markov-model