Perguntas com a marcação «hidden-markov-model»

Estou procurando recursos (tutoriais, livros didáticos, webcast etc.) para aprender sobre Markov Chain e HMMs. Minha formação é como biólogo e atualmente estou envolvido em um projeto relacionado à bioinformática. Além disso, quais são os conhecimentos matemáticos necessários para ter uma compreensão suficiente dos modelos e HMMs de Markov? Eu …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Quero saber quais são as diferenças entre o algoritmo forward-backward e o algoritmo Viterbi para inferência em modelos ocultos de Markov (HMM).

44 algorithms  hidden-markov-model  viterbi-algorithm  forward-backward 

Entendo que os HMMs (modelos ocultos de Markov) são modelos generativos e os CRF são modelos discriminativos. Também entendo como os CRFs (campos aleatórios condicionais) são projetados e usados. O que eu não entendo é como eles são diferentes dos HMMs? Eu li que, no caso do HMM, só podemos …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Aqui está minha velha pergunta Gostaria de perguntar se alguém sabe a diferença (se houver alguma diferença) entre os modelos Hidden Markov (HMM) e Particle Filter (PF) e, como conseqüência, o Kalman Filter, ou em quais circunstâncias usamos qual algoritmo. Sou estudante e tenho que fazer um projeto, mas primeiro …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Para minha tese de mestrado, estou trabalhando no desenvolvimento de um modelo estatístico para as transições entre diferentes estados, definido pelo status sorológico. Por enquanto, não darei muitos detalhes nesse contexto, pois minha pergunta é mais geral / teórica. Enfim, minha intuição é que eu deveria estar usando um Hidden …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

Eu implementei um HMM discreto de acordo com este tutorial http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf Este tutorial e outros sempre falam em treinar um HMM, dada uma sequência de observação. O que acontece quando tenho várias sequências de treinamento? Devo executá-los seqüencialmente, treinando o modelo após o outro? Outra opção é concatenar as sequências …

18 hidden-markov-model 

Atualmente, estou usando o treinamento Viterbi para um problema de segmentação de imagem. Eu queria saber quais são as vantagens / desvantagens de usar o algoritmo Baum-Welch em vez do treinamento em Viterbi.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Estou descobrindo o maravilhoso mundo dos chamados "Modelos Markov Ocultos", também chamados "modelos de mudança de regime". Gostaria de adaptar um HMM em R para detectar tendências e pontos de virada. Gostaria de construir o modelo o mais genérico possível, para que eu possa testá-lo em vários preços. Alguém pode …

16 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

Desenvolvi um sistema de prova de conceito para reconhecimento de som usando modelos mfcc e markov oculto. Dá resultados promissores quando testo o sistema em sons conhecidos. Embora o sistema, quando um som desconhecido seja inserido, retorne o resultado com a correspondência mais próxima e a pontuação não seja tão …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

Quais problemas de entrada seqüencial são mais adequados para cada um? A dimensionalidade da entrada determina qual é a melhor correspondência? Os problemas que requerem "memória mais longa" são mais adequados para uma RNN LSTM, enquanto os problemas com padrões de entrada cíclicos (mercado de ações, clima) são mais facilmente …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Portanto, entendo que, quando você treina HMMs para classificação, a abordagem padrão é: Separe seus conjuntos de dados nos conjuntos de dados para cada classe Treine um HMM por classe No conjunto de testes, compare a probabilidade de cada modelo para classificar cada janela Mas como eu treino o HMM …

12 classification  hidden-markov-model 

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states …

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O bootstrap, em sua forma padrão, pode ser usado para calcular intervalos de confiança das estatísticas estimadas, desde que as observações sejam iid. I. Visser et al. em " Intervalos de confiança para parâmetros ocultos do modelo de Markov ", usava uma auto-inicialização paramétrica para calcular ICs para parâmetros do …

12 confidence-interval  bootstrap  hidden-markov-model 

Quero usar o BIC para a seleção do modelo HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Então, como conto o número de parâmetros no modelo HMM. Considere um HMM simples de 2 estados, onde temos os seguintes dados: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

Da Wikipedia Uma Rede Bayesiana Dinâmica (DBN) é uma Rede Bayesiana que relaciona variáveis ​​entre si em etapas de tempo adjacentes. Isso geralmente é chamado de BN com duas vezes de timeslice porque diz que, em qualquer ponto do tempo T, o valor de uma variável pode ser calculado a …

11 hidden-markov-model  graphical-model