《隱馬爾科夫模型》課件_第1頁
《隱馬爾科夫模型》課件_第2頁
《隱馬爾科夫模型》課件_第3頁
《隱馬爾科夫模型》課件_第4頁
《隱馬爾科夫模型》課件_第5頁
已閱讀5頁，還剩1頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領

文檔簡介

隱馬爾科夫模型本課程將介紹隱馬爾科夫模型的原理、應用和實例。簡介1什么是隱馬爾科夫模型？一種統(tǒng)計模型，用于描述含有隱含未知參數(shù)的馬爾科夫過程。2HMM的應用場景語音識別、手寫識別、自然語言處理、計算機視覺等領域。原理1馬爾科夫過程一種基于概率的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，下一個狀態(tài)僅與當前狀態(tài)有關(guān)。2定義HMM由觀察序列和未知的隱含狀態(tài)序列組成，可以用于概率計算、狀態(tài)序列預測、模型參數(shù)學習。3三個問題一、概率計算：給定模型和觀察序列，計算該序列的概率。二、狀態(tài)序列預測：已知觀察序列和模型，預測未知的狀態(tài)序列。三、模型參數(shù)學習：已知觀察序列，使得該序列下的模型參數(shù)最優(yōu)。模型結(jié)構(gòu)HMM由初始狀態(tài)概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和觀測概率構(gòu)成。學習HMM模型從有標注數(shù)據(jù)中學習模型參數(shù)，用于詞性標注等任務。估計HMM模型從無標注數(shù)據(jù)中估計模型參數(shù)，用于關(guān)鍵詞檢測等任務。實例HMM在詞性標注中的應用可以將不同詞性看做不同的隱狀態(tài)，對未知詞性的單詞進行標注。HMM在語音識別中的應用將語音信號看作觀察序列，將不同的詞語看作不同的狀態(tài)，進行識別。HMM在自然語言處理中的應用用于語言模型的建立、文本分類、信息抽取等任務?？偨Y(jié)1HMM的優(yōu)缺點優(yōu)點：模型表達能力強，能夠處理一些復雜的實際問題。缺點：模型參數(shù)估計不夠準確，容易出現(xiàn)過擬合。2HMM的未

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論