【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅵ】精度问题

已于 2023-01-15 21:36:26 修改
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分类专栏： 【NLP & CV】 【机器学习】 文章标签： 人工智能 自然语言处理 概率论 算法
于 2022-12-13 17:20:02 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46221946/article/details/128305081
本文探讨了隐马尔可夫模型在实际应用中遇到的精度问题，包括估计问题、学习问题和解码问题。为解决计算过程中因连续乘以小概率导致的精度损失，提出了放大（scaling）和取对数的方法。在估计问题中，通过引入放大系数解决了前向概率和后向概率的精度问题。在学习问题中，更新了Baum-Welch算法中计算模型参数的公式。在解码问题中，采用取对数的方法保证了维特比算法的正确性并降低了计算复杂度。

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由于字数限制，分成六篇博客。
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅰ】马尔可夫模型
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅱ】隐马尔科夫模型概述
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅲ】估计问题
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅳ】学习问题
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅴ】解码问题
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅵ】精度问题

2.6. 精度问题

在具体实践中，会出现精度损失的问题。结合式

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【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅴ】解码问题
LJR的博客
12-13 698
隐马尔可夫模型 HMM 马尔可夫 Markov 马氏链 概率图 马尔可夫假设 状态序列 观测序列 齐次马尔可夫假设 观测独立性假设 三个基本问题 估计 evaluate 解码 decoding 预测 predict 学习 learning 联合概率 边缘概率 后验概率 直接计算 前向算法 前向概率 后向算法 后向概率 动态规划 递推 监督学习 无监督学习 Baum-Welch EM算法 迭代 拉格朗日 导数 近似算法 维特比算法 Viterbi 树型结构 最优路径 放大 scaling 精度 范围 多样本
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅰ】马尔可夫模型
LJR的博客
12-13 628
隐马尔可夫模型 HMM 马尔可夫 Markov 马氏链 概率图 马尔可夫假设 状态序列 观测序列 齐次马尔可夫假设 观测独立性假设 三个基本问题 估计 evaluate 解码 decoding 预测 predict 学习 learning 联合概率 边缘概率 后验概率 直接计算 前向算法 前向概率 后向算法 后向概率 动态规划 递推 监督学习 无监督学习 Baum-Welch EM算法 迭代 拉格朗日 导数 近似算法 维特比算法 Viterbi 树型结构 最优路径 放大 scaling 精度 范围 多样本
HMM隐马尔科夫模型
yearningseeker的博客
12-17 1180
最近课题上需要用到HMM，网上搜了很多文章，发现这篇文讲得通俗易懂，转载过来。 本文转载自：http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模
统计学习方法第十章隐马尔可夫模型
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最近感觉学习深度学习不能一直只注重代码，而不注重对于算法的理解，决定补一补深度学习相关的算法内容。 隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述的是由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程。 一、隐马尔可夫模型的基本概念 它是一个关于时序的概率模型，过程是：隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，称为状态序列->每个状态生成一个观测，组成观测序列。 注意！序列的每一个位...
自然语言处理评价指标
金石软件
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【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅱ】隐马尔科夫模型概述
LJR的博客
12-13 478
隐马尔可夫模型 HMM 马尔可夫 Markov 马氏链 概率图 马尔可夫假设 状态序列 观测序列 齐次马尔可夫假设 观测独立性假设 三个基本问题 估计 evaluate 解码 decoding 预测 predict 学习 learning 联合概率 边缘概率 后验概率 直接计算 前向算法 前向概率 后向算法 后向概率 动态规划 递推 监督学习 无监督学习 Baum-Welch EM算法 迭代 拉格朗日 导数 近似算法 维特比算法 Viterbi 树型结构 最优路径 放大 scaling 精度 范围 多样本
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅲ】估计问题
LJR的博客
12-13 623
隐马尔可夫模型 HMM 马尔可夫 Markov 马氏链 概率图 马尔可夫假设 状态序列 观测序列 齐次马尔可夫假设 观测独立性假设 三个基本问题 估计 evaluate 解码 decoding 预测 predict 学习 learning 联合概率 边缘概率 后验概率 直接计算 前向算法 前向概率 后向算法 后向概率 动态规划 递推 监督学习 无监督学习 Baum-Welch EM算法 迭代 拉格朗日 导数 近似算法 维特比算法 Viterbi 树型结构 最优路径 放大 scaling 精度 范围 多样本
【自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅳ】学习问题
LJR的博客
12-13 601
隐马尔可夫模型 HMM 马尔可夫 Markov 马氏链 概率图 马尔可夫假设 状态序列 观测序列 齐次马尔可夫假设 观测独立性假设 三个基本问题 估计 evaluate 解码 decoding 预测 predict 学习 learning 联合概率 边缘概率 后验概率 直接计算 前向算法 前向概率 后向算法 后向概率 动态规划 递推 监督学习 无监督学习 Baum-Welch EM算法 迭代 拉格朗日 导数 近似算法 维特比算法 Viterbi 树型结构 最优路径 放大 scaling 精度 范围 多样本
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