关于半马尔可夫(semi-markov)的一个形象解释

最新推荐文章于 2024-10-13 11:45:00 发布
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分类专栏： Queueing theory
原文链接：https://www.cnblogs.com/Hand-Head/articles/5372655.html
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青蛙在荷叶上跳动，在每个不同的荷叶上表示不同的状态，从一个荷叶跳到另一个荷叶表示状态的转移，该转移过程只依赖于现在所处荷叶，而与以前呆过的荷叶无关，如果只考虑青蛙跳跃的时刻序列，这个过程就是离散时间的马氏过程，如果考虑青蛙在荷叶上呆了一段时间，且这段时间是服从指数分布的，那这个过程是连续时间马氏过程，如果时间是非指数分布的，那这个过程是半马氏分布。

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隐式半马尔可夫模型简述——Hidden semi-Markov Model: My superficial review
止于至玄
01-03 6521
本文介绍隐式半马尔可夫模型（HSMM）的基本概念与使用。
半隐马尔可夫模型（semi-hidden Markov model）详解
DuHz的博客
03-02 1089
在标准的隐马尔可夫模型（HMM）里，状态序列 {Xt}\{X_t\}{Xt​} 每一步都可能发生转移或保持在同一状态。这种“自环”带来的状态持续时间服从几何分布，即停留 ddd 步的概率为 (aii) d−1(1−aii). (a_{ii})^{\,d-1} \bigl(1 - a_{ii}\bigr). (aii​)d−1(1−aii​). 在很多现实场景下，这种几何分布的限制较强，我们需要对状态持续时间（duration）有更加灵活的建模。半隐马尔可夫模型（Semi-HMM），又称显式持续时间HMM（E
【Hierarchical RL】半马尔可夫决策过程 (SMDP) --＞分层强化学习
追风赶月莫停留，平芜尽处是春山
10-13 2916
半马尔可夫决策过程，Semi-Markov Decision Processes (SMDP) 是一种用于分层强化学习的模型，适用于那些包含不规则时间步或长期延迟决策的任务。相比于标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），SMDP 能够处理不同时间间隔之间的决策问题，因此在强化学习中广泛应用于分层结构，尤其是需要长时间跨度或多步策略的复杂任务中。
Markov Models（马尔可夫模型讲解）
06-08
（隐）马尔可夫模型的详细讲解 包括理论分析以及算法设计
半马尔科夫决策过程
fangchenglia的博客
07-31 7213
什么是半马尔科夫决策过程？
隐马尔可夫模型与隐半马尔可夫模型：状态持续时间的影响与应用场景对比
weixin_43298211的博客
08-09 812
在序列数据分析领域，隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model, HMM) 和隐半马尔可夫模型 (Hidden Semi-Markov Model, HSMM) 是两种广泛应用的概率模型。这些模型被用于多种领域，如语音识别、自然语言处理、生物信息学等，以解决序列数据中的各种问题。HMM 和 HSMM 的核心理念是通过观察序列来推断潜在的、不可见的状态序列。然而，在实际应用中，这两种模型在处理状态持续时间和状态转换的方式上存在显著差异。
Semi-Markov:一个C ++库，用于指定和模拟来自半马尔可夫模型的轨迹
05-03
`Semi-Markov` 是一个C++库，专为指定和模拟半马尔可夫模型中的轨迹设计。该库可能提供了丰富的数据结构和算法来支持模型的构建、分析和模拟。开发者可能能够使用这个库来建模复杂系统的行为，例如软件故障恢复、...
Semi-Markov Toolbox.zip_hap_high_semi markov _semi- markovian_se
07-13
半马尔可夫过程（Semi-Markov Process, SMP）是概率论和统计学中的一个概念，尤其在系统可靠性分析、通信信道建模、生物统计和许多其他领域有广泛应用。标题“Semi-Markov Toolbox.zip_hap_high_semi markov _semi- ...
Semi-Markov Toolbox:Markov and semi-Markov toolbox-matlab开发
05-30
工具箱的输入是一个离散时间序列，必须通过一个只有一个变量的文件 .mat 给出：离散时间序列。 在链接 ( https://sites.google.com/site/flavioprattico/download ) 上，可以下载带有风速离散数据的 .mat 文件，即 ...
First Passage Models for Denumerable Semi-Markov Decision Processes with Nonnegative Discounted Costs
02-18
在讨论半马尔可夫决策过程（Semi-Markov Decision Processes，SMDP）时，我们首先需要了解马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）的基本概念。MDP是随机控制过程的一个重要类别，用于描述决策者在不同...
非参数贝叶斯隐式半马尔可夫模型
KAMITA的博客
04-10 3598
试着翻译 Matthew J.Johnson 的这篇文章Abstract将无处不在的对时间序列处理的马尔可夫模型加入层次性狄利克雷过程隐式马尔可夫链（HDP-HMM）作为一个自然的非参数贝叶斯的扩展是很重要的。但是，很多时候，HMM的马尔可夫性的约束是很不必要的，尤其是当我们想要学习或者编码非几何分布的状态时间的时候。
【论文学习】半马尔科夫随机跳变系统的随机稳定性与鲁棒镇定（系统建模）
csdnqiezi的博客
11-03 717
半马尔科夫建模过程
马尔可夫切换状态空间模型（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-27 1890
（精确的计算是不可处理的，因为可能的政权历史呈指数级，M^T与M是马尔可夫链的状态/政权数，T是时间序列的长度。该模型的核心思想是，系统的状态在不同时间段内可能呈现出不同的动态行为。这种状态的切换可以由马尔可夫链来建模，其中状态的切换概率取决于当前状态和前一个状态。它基于马尔可夫过程的概念，其中系统的状态在不同的时间段内可能发生切换。在马尔可夫切换状态空间模型中，系统的状态由一个离散的隐变量表示，该隐变量可以在不同的状态之间切换。每个状态都对应着一个特定的观测值，这些观测值可以是连续的或离散的。
强化学习笔记：分层强化学习
qq_40206371的博客
04-11 7560
1 传统强化学习的不足 & 为什么需要分层强化学习？ 传统的强化学习方法会面临维度灾难的问题，即当环境较为复 杂或者任务较为困难时，agent的状态空间过大，会导致需要学习的参数以及所需的存储空间急速增长，强化学习难以取得理想的效果。 为了解决 维度灾难，研究者提出了分层强化学习（hierarchical reinforcement learning，HRL）。HRL的主要目标是将复杂的问题分解成多个小问题，分别解决小问题从而达到解决原问题的目的 2 复习：强化学习&马........
[机器学习入门]——第六课-Markov链
weixin_47692652的博客
05-13 1383
第六课-Markov链
马尔科夫链Markov以及空间Markov Matlab代码
qq_57520125的博客
09-12 4126
本人在发表上一篇论文中用到了 普通马尔科夫链，顺便有偿分享一下代码，属实辛苦工作。现代码可以计算四区间（论文中最常用的 低、较低、较高、高），空间滞后类型也是4个。翻阅众多帖子没有一个帖子给出来，正确的清晰地马尔科夫链代码，实属悲哀。Matlab 代入自己的数据，一键生成如下表格！
MATLAB马尔科夫决策过程遗传,科学网—【RL系列】马尔可夫决策过程与动态编程笔记 - 管金昱的博文...
weixin_35511854的博客
03-29 535
推荐阅读顺序：Reinforcement Learning: An Introduction(Drfit)本篇马尔可夫决策过程马尔可夫决策(MDP)过程为强化学习(RL)提供了理论基础，而动态编程(DP)为马尔可夫决策过程提供了一种实现的方法。所以将这两个部分结合在一起去学习，我认为是非常合适的。在之前的Multi-Armed Bandit(MAB)问题中，RL作为一种方法被用来估计一种状态下不...
人工智能-马尔可夫模型
热门推荐
iamsongyu的博客
01-05 2万+
（马尔可夫与马尔科夫都可以，所以也别纠结） 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。          -----------百度 对于马尔科夫实际上是根据根据历史数据和其中的规律，总结出变化的规律，使用概率转移图的形式来推断...
半马尔可夫 python
最新发布
03-13
<think>嗯，用户想在Python中实现或使用半马尔可夫模型（Semi-Markov Model）。我需要先确认半马尔可夫模型的基本概念和它与隐马尔可夫模型的不同之处。根据引用[4]，半隐马尔可夫模型引入了显式的持续时间分布，允许状态停留时间更灵活。这可能意味着在实现时需要考虑状态持续时间的建模。 接下来，我需要考虑Python中是否有现成的库支持半马尔可夫模型。常见的概率图模型库比如hmmlearn可能不支持半马尔可夫，但可以查看是否有其他库比如pomegranate或者第三方实现。引用[3]提到了基于逻辑回归的隐半马尔可夫模型，这说明可能需要结合其他方法。 用户可能需要具体的代码示例，所以需要分步骤说明。首先，定义状态和持续时间分布，可能用字典或类来表示每个状态的持续时间分布。然后，状态转移逻辑需要考虑停留时间，可能需要生成停留时间并根据转移概率跳转。最后，生成观测值，可能需要根据状态发射概率。 此外，还需要考虑现有的库，比如pysmm，但不确定其维护情况。如果库不可用，建议参考相关论文或书籍，比如引用[1]提到的《Hidden Semi-Markov Models》一书，可能有理论指导。 用户可能的应用场景包括语音识别、生物序列分析等，需要提到这些。同时，生成相关问题时，可以涉及参数估计、与HMM的区别、实际应用案例等。需要确保回答结构清晰，分步骤说明实现方法，并提供代码示例和库推荐。</think>### Python中半马尔可夫模型的实现方法 #### 1. 理解半马尔可夫模型特性 半马尔可夫模型（Semi-Markov Model, SMM）在隐马尔可夫模型（HMM）基础上增加了显式持续时间分布[^4]。其核心特征： - 状态持续时间由概率分布$p_i(d)$控制 - 状态转移仅发生在停留时间结束时 - 观测序列与状态持续时间相关联 #### 2. 基础实现步骤（代码框架） ```python import numpy as np from scipy.stats import poisson # 示例使用泊松分布 class SemiMarkovModel: def __init__(self, states, duration_dists, trans_matrix, emission_dists): self.states = states # 状态集合 self.duration_dists = duration_dists # 各状态持续时间分布字典 self.trans_matrix = trans_matrix # 状态转移矩阵 self.emission_dists = emission_dists # 观测值生成分布 def generate_sequence(self, max_length=100): current_state = np.random.choice(self.states) sequence = [] while len(sequence) < max_length: # 生成停留时间 duration = self.duration_dists[current_state].rvs() # 生成观测值 observations = self.emission_dists[current_state].rvs(duration) sequence.extend(observations) # 选择下一状态 current_state = np.random.choice( self.states, p=self.trans_matrix[current_state] ) return sequence[:max_length] ``` #### 3. 使用示例 ```python # 定义模型参数 states = ['A', 'B'] duration_dists = { 'A': poisson(mu=3), # 状态A的持续时间服从泊松分布 'B': poisson(mu=5) } trans_matrix = { 'A': [0.2, 0.8], # 从A转移到A的概率0.2，转移到B的概率0.8 'B': [0.6, 0.4] } emission_dists = { 'A': lambda size: np.random.normal(0, 1, size), # 状态A生成正态分布观测 'B': lambda size: np.random.normal(5, 2, size) } # 初始化模型 smm = SemiMarkovModel(states, duration_dists, trans_matrix, emission_dists) # 生成观测序列 sequence = smm.generate_sequence(max_length=100) ``` #### 4. 现有工具库推荐 1. **pysmm** (需自行验证维护状态) ```bash pip install pysmm ``` 2. **hsmm-learn** (适用于隐半马尔可夫模型) 3. **pomegranate** 扩展实现 ```python from pomegranate import HiddenSemiMarkovModel ``` #### 5. 关键实现要点 - 持续时间建模需支持多种分布类型（离散/连续） - 状态转移应仅在持续时间结束后触发 - 参数估计需使用修改的Baum-Welch算法[^4] - 可结合判别式方法改进性能（如引用[3]的LR-HSMM）
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