《隱馬爾可夫模型》課件

隱馬爾可夫模型PPT課件在本課件中，我們將一起了解隱馬爾可夫模型的基本概念，算法和應(yīng)用領(lǐng)域。無(wú)論您是機(jī)器學(xué)習(xí)新手，還是專(zhuān)業(yè)人士，這份PPT都能幫助您了解隱馬爾可夫模型的關(guān)鍵要素。隱馬爾可夫模型概述隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一種用于描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的概率模型。HMM在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物信息學(xué)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用?；靖拍钣^(guān)測(cè)序列、狀態(tài)序列隱馬爾可夫模型由一組狀態(tài)和觀(guān)測(cè)序列組成。觀(guān)測(cè)序列是指我們可以觀(guān)察到的事件序列，而狀態(tài)序列則是指事件背后的狀態(tài)序列。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率、發(fā)射概率、初始狀態(tài)概率狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率指從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)的概率，發(fā)射概率指從一個(gè)狀態(tài)觀(guān)測(cè)到某一個(gè)事件的概率，初始狀態(tài)概率指模型初始狀態(tài)為某個(gè)狀態(tài)的概率。馬爾可夫假設(shè)HMM假設(shè)未來(lái)的狀態(tài)只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)，與歷史狀態(tài)無(wú)關(guān)，即是一個(gè)馬爾可夫過(guò)程。HMM的基本問(wèn)題1問(wèn)題1：給出模型和觀(guān)測(cè)序列，如何計(jì)算觀(guān)測(cè)序列出現(xiàn)的概率？通過(guò)前向，后向算法，或者前向-后向算法計(jì)算觀(guān)測(cè)序列出現(xiàn)的概率。2問(wèn)題2：給出模型和觀(guān)測(cè)序列，如何預(yù)測(cè)其中的狀態(tài)序列？通過(guò)維特比算法預(yù)測(cè)概率最大的狀態(tài)序列。3問(wèn)題3：給出模型和觀(guān)測(cè)序列，如何調(diào)整模型數(shù)使其最優(yōu)？通過(guò)EM算法和貝葉斯方法得到最優(yōu)模型。HMM算法前向算法利用前向算法計(jì)算觀(guān)測(cè)序列的概率。后向算法利用后向算法計(jì)算觀(guān)測(cè)序列的概率。維特比算法利用維特比算法計(jì)算概率最大的狀態(tài)序列。HMMvsCRFHMM主要處理時(shí)序數(shù)據(jù)，而CRF處理標(biāo)注數(shù)據(jù)，具有更好的全局組合能力。CRF常用在文本分類(lèi)、句法分析、命名實(shí)體識(shí)別等領(lǐng)域。HMM的局限性和改進(jìn)方法1截?cái)?、尾部效?yīng)加入上下文信息，使用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)。2自適應(yīng)馬爾可夫鏈?zhǔn)褂糜^(guān)測(cè)序列預(yù)測(cè)假設(shè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。3深度學(xué)習(xí)方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立序列到序列的映射關(guān)系，消除符號(hào)表示造成的信息損失。總結(jié)HMM模型的優(yōu)缺點(diǎn)HMM模型可以識(shí)別長(zhǎng)時(shí)序列，具有較好的泛化性，但是對(duì)許多情況會(huì)做出錯(cuò)誤的影響。HMM模型未來(lái)的應(yīng)用前景HMM將會(huì)在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)揮重要作用。參考文獻(xiàn)《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》-李航《Python自然語(yǔ)言處理》-謝益輝《深度學(xué)習(xí)》-Goodfellow等附