Прихована марковська модель
Редактор: Михайло МельникПрихована марковська модель (ПММ) – це статистична марковська модель, яка використовується для моделювання систем із прихованими (неспостережними) станами. Система, що моделюється, розглядається як марковський процес із послідовністю прихованих станів, які генерують послідовність спостережуваних виходів.
Структура ПММ
- Приховані стани: Неспостережні стани, які керують генерацією спостережуваних виходів.
- Спостережувані виходи: Виходи, які можна спостерігати і які залежать від прихованих станів.
- Перехідні ймовірності: Імовірності переходу між прихованими станами.
- Імовірності висихання: Імовірності генерації спостережуваних виходів для кожного прихованого стану.
Типи ПММ
Існує кілька типів ПММ, зокрема:
- ПММ із дискретним часом: Стани та виходи є дискретними.
- ПММ із неперервним часом: Стани та виходи є неперервними.
- ПММ із скінченною ймовірністю: Кількість прихованих станів і виходів є скінченною.
- ПММ із нескінченною ймовірністю: Кількість прихованих станів і виходів є нескінченною.
- Алгоритм Баума-Велча: Використовується для навчання ПММ на основі спостережуваних даних.
- Алгоритм Вітербі: Має справу з найвірмовірнішою послідовністю прихованих станів, враховуючи спостережувані виходи.
- Послідовно-зворотній алгоритм: Обчислює розподіл над послідовністю прихованих станів у будь-який момент часу.
- Розпізнавання мовлення
- Аналіз часових рядів
- Біоінформатика
- Комп’ютерний зір
- Фінансове моделювання
- Що таке прихований стан у ПММ?
Прихований стан – це неспостережний стан, який керує генерацією спостережуваних виходів. - Які основні компоненти ПММ?
Перехідні ймовірності, імовірності висихання, приховані стани та спостережувані виходи. - Який алгоритм використовується для навчання ПММ?
Алгоритм Баума-Велча. - Яке застосування ПММ у розпізнаванні мовлення?
ПММ використовується для моделювання послідовності фонем, враховуючи спостережуваний звуковий сигнал. - Чи є ПММ пов'язана з теорією ймовірностей?
Так, ПММ побудована на основі марковських процесів і теорії ймовірностей.
Алгоритми для ПММ
Найбільш поширеними алгоритмами для ПММ є:
Застосування ПММ
ПММ широко застосовуються в різних галузях, зокрема:
Прихована марковська модель є потужним статистичним інструментом, який дозволяє моделювати системи із прихованими станами. Завдяки різноманітним типам та алгоритмам ПММ знаходять широке застосування у різних галузях, надаючи цінні дані для аналізу та прогнозування.
Часті запитання (FAQ)
У вас є запитання чи ви хочете поділитися своєю думкою? Тоді запрошуємо написати їх в коментарях!
⚡⚡⚡ Топ-новини дня ⚡⚡⚡
Хто такий Такер Карлсон? Новий законопроект про мобілізацію З травня пенсію підвищать на 1000 гривень
Опубліковано