2020年4月10日 · 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。

2024年3月8日 · 隐马尔可夫模型 （HMM）是一种统计模型，用于描述观测序列和隐藏状态序列之间的概率关系。 它通常用于生成观测值的底层系统或过程未知或隐藏的情况，因此它被称为“隐马尔可夫模型”。 它用于根据生成数据的潜在隐藏过程来预测未来的观察结果或对序列进行分类。 HMM由两种类型的变量组成：隐藏状态和观测值。 隐藏状态是生成观测数据的基础变量，但它们不是直接可观测的。 观测值是被测量和观测的变量。 隐藏状态和观测值之间的关系使用概率 …

2024年6月14日 · 作为一个世界顶级的人工智能专家，我将带你深入了解隐马尔科夫模型（hmm）这一强大的概率模型，它在自然语言处理、生物信息学、语音识别等领域发挥着至关重要的作用。

2021年9月28日 · 隐马尔可夫模型HMM是 序列标注 模型最基础的一种，由字构词是 序列标注 模型的一种应用。 序列标注 指的就是给定一个序列x=x1x2…xn，找出序列中每个元素对应标签y=y1y2…yn，其中y所有可能的取值集合称为标注集（在 NLP，x通常是字符或词语，y则是待预测的组词角色或词性等标签）。 例如，输入一个自然数序列，输出它们的奇偶性。 中文分词、词性标注以及命名实体识别，都可以转化为 序列标注 问题。 本文按照隐马尔可夫模型需要的理论 …

The “sequence score” is the total score of a sequence aligned to the model (the HMM); the “domain score” is the score for a single domain — these two scores are virtually identical where only one domain is present on a sequence.

2020年10月2日 · This guide will demonstrate how to simulate HMM realizations in R, fit the data with hmm_marginal, produce estimates of the distributions of the hidden states using hmm_hidden_state_prob, and generate draws of the hidden state from the posterior with hmm_latent_rng.

2020年6月26日 · Though the common usage of HMM in gene annotation is to reveal the underlying states given an observation sequence, we can use the matrix A to analyze its time dynamics to find the probability of...

2020年5月3日 · A hidden Markov model (HMM) allows us to talk about both observed events (like words that we see in the input) and hidden events (like part-of-speech tags) that we think of as causal factors in our probabilistic model.

2025年2月2日 · What is a Hidden Markov Model (HMM)? A statistical model called a hidden markov model is used to describe systems that change between states with specific probabilities. The reason it is called “hidden” is that although the states produce observable outputs or emissions, they are not directly observable. What are the key components of an HMM?

In this study, the authors propose a hierarchical framework combining convolutional neural network (CNN) and hidden Markov model (HMM), which recognises and segments continuous actions simultaneously.