马尔科夫模型简述

最新推荐文章于 2024-03-12 15:53:35 发布
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分类专栏： HMM
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本文介绍了马尔科夫模型的两种模式：生成模式（马尔科夫链）和隐藏模式（隐马尔科夫模型）。生成模式包括状态、状态转移矩阵和初始概率矩阵，假设状态转移概率不随时间变化。隐藏模式则用于处理观察结果与状态不一致的情况，加入了混淆矩阵。文章还概述了隐马尔科夫模型在评估、解码和学习上的应用。

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（PS:初学，都是自己查找资料，做的一些笔记)


马尔科夫模型有两种模式：生成模式和隐藏模式；


生成模式即为马尔科夫链，为一阶可观察的马尔科夫模型，包含了如下三个参数和一个假设：

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隐马尔科夫模型（HMM）与最大熵马尔科夫模型（MEMM）区别
CoffreLv的博客
08-19 1230
HMM简述 以骰子为例： 骰子的种类数 ——> 隐含状态数量 每种骰子是什么 ——> 转换概率 掷骰子的结果 ——> 观察状态序列 每次所掷的骰子 ——> 隐含状态序列 HMM参数： 隐含状态转移概率矩阵A 观测状态转移概率矩阵B 初始状态矩阵π\piπ 隐含状态序列S 观测状态序列O 两个假设： 齐次马尔科夫假设。又叫一阶马尔科夫假设，即任意时刻的状态只依赖前一时刻的状态，与其他时刻无关。 观测独立性假设。任意时刻的观测只依赖于该时刻的状态，与其他状态无关。
隐式半马尔可夫模型简述——Hidden semi-Markov Model: My superficial review
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本文介绍隐式半马尔可夫模型（HSMM）的基本概念与使用。
马尔可夫模型
Fitz的博客
08-10 9722
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马尔科夫模型
TKDxiaozi的博客
11-18 2395
马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵， X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。
强化学习-马尔可夫模型
最新发布
君子之学必日新，日新者日进也。不日新者必日退，未有不进而不退者
03-12 6280
前文提到了强化学习源自马尔可夫决策过程，本文从马尔可夫概念入手，讲解和马尔可夫有关的模型和概念。在马尔科夫决策过程中，我们有一个智能体，它在一个马尔科夫过程中进行决策，每次决策都会导致状态的转移和获得即时奖励。智能体的目标是通过选择动作来最大化未来奖励的期望值。通常马尔科夫决策过程是个五元组：SAPRγSAPRγS 表示状态集合，代表智能体可能处于的所有状态。A 表示动作集合，代表智能体可以采取的所有动作。
【多智能体强化学习】
qq_44319285的博客
11-02 1824
马尔可夫决策过程：单智能体 多状态重复博弈：多智能体 单一状态随即博弈（马尔可夫博弈）：多智能体 多状态多智能体强化学习属于随机博弈。
高性能马尔可夫链:优化与实践
AI天才研究院
01-07 1191
1.背景介绍 马尔可夫链(Markov Chain)是一种概率模型，用于描述一个随机过程中的状态转移。它的核心特点是：每个状态只依赖于前一个状态，不依赖于之前的状态。这种特点使得马尔可夫链在许多领域得到了广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉、金融时间序列分析等。 然而，随着数据规模的增加，传统的马尔可夫链算法在处理能力上面临着巨大挑战。为了解决这个问题，本文将介绍一些优化和实践方法，以提高马尔...
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weixin_30629977的博客
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文章目录 1. 1. 摘要2. 2. Map-Matching(MM)问题3. 3. 隐马尔科夫模型（HMM）3.1. 3.1. HMM简述3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching3.3. 3.3. Viterbi算法4. 4. 相关部分论文工作4.1. 4....
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引入 假设有一个由离散状态的集合S={S1,S2,…, Sn}描述的离散时间系统。比如，天 气可以由状态的集合S={雨，晴，雪}来描述。我们用符号S(t)记在时刻t时的状态。初始状态为S(0),在下一个时刻的状态为S(1),以此类推。从一个时刻到下一个时刻，系统状态可能会改变，也可能保持不变。从一个状态转移到另一个状态完全依概率进行。在一阶马尔可夫过程，也称为一阶马尔可夫链中，系统转移到下一时刻的任一给定状态的概率仅依赖于当前状态：也就是说，这个概率独立于以前的所有状态。将系统从一个时刻到下一个时刻由状态i
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