Apakah definisi dan ciri-ciri HMM?

Model Markov Tersembunyi (HMM) ialah model statistik yang digunakan untuk meramalkan kebarangkalian jujukan keadaan tersembunyi, berdasarkan keadaan yang diperhatikan. HMM digunakan secara meluas dalam sains data dan tugas pembelajaran mesin seperti pengecaman pertuturan, pembahagian imej dan ramalan pasaran saham.

Senario aplikasi model Markov tersembunyi

Dalam pengecaman pertuturan, HMM digunakan untuk memodelkan ciri akustik isyarat pertuturan untuk mengecam perkataan dan frasa. Dalam pembahagian imej, HMM digunakan untuk mengenal pasti objek dalam imej dengan menganalisis ciri seperti bentuk, warna dan tekstur. Dalam ramalan pasaran saham, HMM digunakan untuk memodelkan potensi keadaan ekonomi yang boleh menjejaskan harga saham.

Model Markov Tersembunyi juga digunakan untuk mensimulasikan urutan biologi seperti urutan protein dan DNA.

Bagaimana Model Markov Tersembunyi berfungsi?

HMM adalah berdasarkan satu set keadaan tersembunyi yang tidak boleh diperhatikan secara langsung tetapi boleh disimpulkan secara tidak langsung daripada keadaan yang diperhatikan. Keadaan tersembunyi ini boleh dianggap sebagai punca kepada keadaan yang diperhatikan. Contohnya, dalam tugasan pengecaman pertuturan, keadaan tersembunyi mungkin fonem yang membentuk perkataan, manakala keadaan yang diperhatikan mungkin ciri akustik isyarat pertuturan.

HMM digunakan untuk memodelkan data siri masa, di mana keadaan tersembunyi sepadan dengan proses asas yang menjana data dan keadaan diperhatikan sepadan dengan data yang diperhatikan. Sebagai contoh, dalam tugas ramalan pasaran saham, keadaan tersembunyi mungkin sepadan dengan keadaan ekonomi asas yang menyebabkan harga saham turun naik, manakala negeri yang diperhatikan mungkin sepadan dengan harga saham itu sendiri. . pemodelan proses Kov. Tambahan pula, HMM adalah mahal dari segi pengiraan untuk dilatih dan digunakan berbanding kaedah lain seperti rangkaian saraf tiruan.

Faedah Model Markov Tersembunyi

HMM boleh digunakan untuk memodelkan proses kompleks yang sukar untuk dimodelkan menggunakan kaedah lain.

Berbanding dengan kaedah lain seperti rangkaian saraf tiruan, HMM agak mudah untuk dilatih dan digunakan.

HMM telah terbukti berkesan untuk banyak tugas.

Atas sebab inilah HMM menarik untuk tugasan sains data dan pembelajaran mesin.

Model Markov Tersembunyi terdiri daripada dua proses stokastik, iaitu proses keadaan tersembunyi yang tidak kelihatan dan proses simbol yang boleh dilihat. Keadaan tersembunyi membentuk rantai Markov, dan taburan kebarangkalian bagi simbol yang diperhatikan bergantung pada keadaan asas. Oleh itu, HMM juga dipanggil proses rawak pemasukan berganda.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah definisi dan ciri-ciri HMM?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!