4 Eric Xing 7 The Forward Algorithm zWe want to calculate P(x), the likelihood of x, given the HMM zSum over all possible ways of generating x: zTo avoid summing over an exponential number of pathsy, define (the forward probability) zThe recursion: def =1 = = 1 =1 k t t k t k αyt α P x x y = = ∑ − i i k i t k t t k αt p(x | y 1) α 1a, =∑ k k P(x) αT∑∑∑∑∏∏ == − =

2024年4月9日 · 隐马尔可夫模型 （Hidden Markov Model, HMM）是一种用于处理含有隐藏状态的序列数据的 统计学习 模型。 通过建模隐藏状态之间的转移关系以及隐藏状态与观测数据的生成关系，HMM能够在仅观察到部分信息的情况下进行状态推理、概率计算、序列标注以及模型参数学习，从而服务于各种实际应用中的序列 数据分析 和预测任务。 所以，HMM特别适用于那些只能观察到部分信息（即观测序列），而系统的实际状态（即隐藏状态）无法直接观察的情况。 S = S …

2020年4月10日 · 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述存在马尔可夫性质的系统，这些系统的状态是不可见的（隐藏的），但可以通过观测变量推断出来。HMM在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。

不过跟hmm不用的是，因为hmm是生成式模型，参数即为各种概率分布元参数，数据量足够可以用最大似然估计。 而判别式模型是用函数直接判别，学习边界，MEMM即通过特征函数来界定。

隐马尔科夫模型是结构最简单的 动态贝叶斯网（dynamic Bayesian network，也被称作有向图模型），HMM是可以用于标注问题的统计数学模型，描述由隐藏的 马尔科夫链 随机生成观测序列的过程，属于 生成模型。 HMM模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有广泛的应用。 首先看看什么样的问题可以使用HMM模型解决。 使用HMM模型来解决的问题一般有两个特征： 1） 问题是基于序列的，比如时间序列、状态序列。 2 ）问题中有两类数据，一类序列 …

2012年1月3日 · CRF与HMM的比较. 对于词性标注问题， HMM模型 也可以解决。HMM的思路是用生成办法，就是说，在已知要标注的句子s的情况下，去判断生成标注序列l的概率，如下所示： 这里： p(l_i|l_i-1)是转移概率，比如，l_i-1是介词，l_i是名词，此时的p表示介词后面的词是名词 ...

HMM是应用一个转换矩阵和输入去求发射矩阵，其核心思想和贝叶斯类似，另外，HMM也是生成模型。 有了以上的信息，下面看看CRF及其如何解决序列输入问题。 就如同上面所示的，我们建模条件概率的公式如下： 在CRF中，我们的输入数据是序列，因此在预测当前输入的输出时，需要考虑前文信息。 为了能够建模前文信息，我们使用特征函数（Feature Function），它有多项输入，这些输入包括： 1、输入序列，X； 2、当前输入的位置信息i； 3、前一个输入的标签； 4 …

2019年1月25日 · I understand that HMMs (Hidden Markov Models) are generative models, and CRF are discriminative models. I also understand how CRFs (Conditional Random Fields) are designed and used. What I do not understand is how they are different from HMMs?

The principle function of HTK is to manipulate sets of hidden Markov models (HMMs). The definition of a HMM must specify the model topology, the transition parameters and the output distribution parameters. The HMM observation vectors can be divided into multiple independent data streams and each stream can have its own weight.

2025年3月12日 · Hidden Markov Models (HMMs) and Conditional Random Fields (CRFs) belong to the family of graphical models in machine learning. In this tutorial, we’ll cover their definitions, similarities, and differences. 2. Hidden Markov Models (HMMs) Let’s imagine that we have an English sentence like Math is the language of nature.