| rdfs:comment
| - Скрытая модель Маркова это вероятностная модель множества случайных переменных . Переменные — известные дискретные наблюдения, а — «скрытые» дискретные величины. В рамках скрытой модели Маркова есть два независимых утверждения, обеспечивающих сходимость данного алгоритма: 1.
* -ая скрытая переменная при известной (t-1)-ой переменной, независима от всех предыдущих переменных, то есть ; 2.
* -ое известное наблюдение зависит только о -го состояния, то есть не зависит от времени, .
|
| abstract
| - Скрытая модель Маркова это вероятностная модель множества случайных переменных . Переменные — известные дискретные наблюдения, а — «скрытые» дискретные величины. В рамках скрытой модели Маркова есть два независимых утверждения, обеспечивающих сходимость данного алгоритма: 1.
* -ая скрытая переменная при известной (t-1)-ой переменной, независима от всех предыдущих переменных, то есть ; 2.
* -ое известное наблюдение зависит только о -го состояния, то есть не зависит от времени, . Далее будет предложен алгоритм «предположений и максимизаций» для поиска максимальной вероятностной оценки параметров скрытой модели Маркова при заданном наборе наблюдений. Этот алгоритм так же известен как алгоритм Баума-Велша. — это дискретная случайная переменная, принимающая одно из значений . Будем полагать, что данная модель Маркова, определенная как , однородна по времени, то есть независима от . Тогда можно задать как независящую от времени стохастическую матрицу перемещений . Особый случай для времени определяется начальным распределением . Будем считать, что мы в состоянии в момент времени , если . Последовательность заданных состояний определяется как , где является состоянием в момент . Наблюдение может иметь одно из возможных значений, . Вероятность заданного вектора наблюдений в момент времени t для состояния j определяется как . ( — это матрица L на N). Заданная последовательность наблюдений O выражается как . Следовательно, мы можем описать скрытую модель Маркова с помощью . При заданном векторе наблюдений O алгоритм Баума-Велша находит . максимизирует вероятность наблюдений O.
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)