隐马尔可夫

最新推荐文章于 2025-12-15 11:45:10 发布
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#自然语言处理 #机器学习

博客主要对人人都懂的EM算法和隐马尔科夫模型进行了详细讲解，涉及信息技术领域中的自然语言处理和机器学习相关知识。
隐马尔可夫模型（HMM）
Rhett_Butler0922的博客
04-25 985
它通过隐状态和观测状态的概率建模，解决了评估、解码和学习三大核心问题。隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个系统中隐藏状态（不可直接观测）通过一系列可观测的输出（观测序列）表现出来的过程。这个例子模拟了一个简单的天气预测HMM，状态为“晴天”和“雨天”，观测为“干”和“湿”。HMM的核心思想是：通过观测到的数据序列，推断背后的隐藏状态序列，或计算某种概率。维特比算法是一种动态规划算法，类似于前向算法，但目标是找到概率最大的路径。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何实现HMM的前向算法。
第10章 隐马尔可夫模型课后习题
m0_56676945的博客
07-03 1114
1．隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态的序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定。因此，隐马尔可夫模型可以写成λABπ。隐马尔可夫模型是一个生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏的，不可观测的。隐马尔可夫模型可以用于标注，这时状态对应着标记。标注问题是给定观测序列预测其对应的标记序列。2．概率计算问题。给定模型λAB。
隐马尔可夫模型
读书笔记控的博客
06-06 1395
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第十章：隐马尔可夫模型
a131529的博客
05-21 828
HMM是用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。通过隐马尔可夫模型，我们可以根据观测的活动（散步和读书）推测出最可能的天气变化（隐含状态）。在这个例子中，通过三天的活动记录，我们推测出最可能的天气序列是“晴天，晴天，雨天”。隐马尔可夫模型广泛应用于类似的时间序列数据分析，比如语音识别、基因序列分析等，通过观测到的数据推测背后的隐藏状态序列。在大概了解了上述例子后，接下来就可以深入了解什么是隐马尔可夫模型了。
什么是隐马尔可夫模型
彬彬侠的博客
12-02 1537
隐马尔可夫模型（HMM）是一个统计模型，用来描述一个由不可观测（隐含）状态组成的马尔可夫过程，并且这些隐状态是通过可观测的变量（观测数据）来间接推测的。HMM广泛应用于各种时序数据的建模，尤其是在无法直接观察到系统状态的情况下。通过观测到的观测变量，我们可以推测系统的隐状态序列，进而进行分析、预测和决策。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
weixin_43156294的博客
06-08 1328
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其核心思想是，通过观测到的一系列数据（观测序列），来推断出背后的状态序列。这种模型在很多领域都有应用，比如自然语言处理、语音识别、生物信息学等。
基于隐马尔可夫模型的股票预测【HMM】
v20000727的博客
07-01 2964
本文探讨了利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）进行股票预测的建模方法，并详细介绍了模型的原理、参数初始化以及实验分析。
基于隐马尔可夫的中文分词方法
学习中
09-28 1365
基于隐马尔可夫的中文分词方法
隐马尔可夫过程
KPer_Yang的博客
08-30 659
隐马尔可夫过程
【隐马尔可夫模型】隐马尔可夫模型的观测序列概率计算算法及例题详解
Frost_Descent的博客
06-18 1376
隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状志的序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。模型本身属于生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏不可观测的。观测序列概率的计算需要有效的算法支撑。模型，A为状态转移概率矩阵，B为观测概率矩阵，π 为初始状态概率向量。
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HMM隐马尔可夫模型MATLAB实现
01-06
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是概率统计领域中的一个重要模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的数学计算能力和丰富的函数...
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隐马尔可夫_隐马尔可夫_语音识别matlab_
09-30
隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计学模型，广泛应用于自然语言处理、生物信息学和语音识别等领域。在语音识别中，HMM被用来建模语音信号的变化过程，从而将连续的音频流转化为可理解的文字或命令。MATLAB作为一种强大...
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nlp 隐马尔可夫分词 python 程序
03-05
综上所述，"nlp 隐马尔可夫分词 python 程序"这一主题涵盖了自然语言处理的基础任务——分词，以及利用Python实现这一任务的关键技术——隐马尔可夫模型。通过深入学习和实践，我们可以构建出高效且准确的分词系统，...
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10.2 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别_隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别_
09-30
在本主题中，我们将深入探讨基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别方法，并结合MATLAB程序实现进行讲解。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是概率统计模型，广泛应用于自然语言处理、生物信息学...
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ASR 隐马尔可夫模型（HMM）
01-07
隐马尔可夫模型（HMM） 简单理解HMM 数据科学中，预测是一个经久不衰的问题。以常见的时间为序数据为例，数据科学家期望对过去（t0t_{0}t0​时刻）和当前（tNt_{N}tN​时刻）数据的观察( Time )，实现预测未来（tN+...
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
java1234的博客
12-10 414
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
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未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 665
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
AI核心知识46——大语言模型之DPO（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-10 782
DPO（直接偏好优化）是一种革命性AI训练技术，通过简化RLHF流程实现高效对齐。它摒弃了奖励模型和强化学习环节，直接利用人类偏好数据调整模型参数，将复杂问题转化为分类损失问题。相比传统RLHF，DPO具有复杂度低、稳定性高、速度快等优势，效果可媲美甚至超越PPO。其衍生算法如KTO、IPO等进一步优化了数据需求与训练效率。DPO大幅降低了AI对齐的技术门槛，推动开源社区涌现大量高质量微调模型，成为当前大模型训练的关键技术突破。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
java1234的博客
12-12 299
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