Topmusicanswers
- Waar wordt het verborgen Markov-model gebruikt??
- Wat is het verborgen Markov-model in eenvoudige woorden?
- Wat zijn de basisproblemen van HMM?
- Wat is een evaluatieprobleem in het verborgen Markov-model??
Waar wordt het verborgen Markov-model gebruikt??
Verborgen Markov-modellen staan bekend om hun toepassingen in de thermodynamica, statistische mechanica, natuurkunde, scheikunde, economie, financiën, signaalverwerking, informatietheorie, patroonherkenning - zoals spraak, handschrift, gebarenherkenning, deel-van-spraak-tagging, het volgen van partituren , gedeeltelijke ontladingen en ...
Wat is het verborgen Markov-model in eenvoudige woorden?
Het Hidden Markov Model (HMM) is een relatief eenvoudige manier om sequentiële data te modelleren. Een verborgen Markov-model houdt in dat het Markov-model dat aan de gegevens ten grondslag ligt, voor u verborgen of onbekend is. Meer specifiek, u kent alleen observatiegegevens en geen informatie over de staten.
Wat zijn de basisproblemen van HMM?
Drie basisproblemen van HMM's
- Het evaluatieprobleem en het voorwaartse algoritme.
- Het decoderingsprobleem en het Viterbi-algoritme.
- Het leerprobleem. Maximaal waarschijnlijkheidscriterium (ML). Baum-Welch-algoritme. Op gradiënt gebaseerde methode. gradiënt tov overgangskansen. gradiënt tov waarnemingskansen.
Wat is een evaluatieprobleem in het verborgen Markov-model??
Evaluatieprobleem: gegeven een observatiereeks en een model, bereken efficiënt de kans P [ O | λ ] van de reeks, gegeven het model. Decoderingsprobleem: gegeven een observatiereeks en een model, verkrijg de 'optimale' reeks toestanden die de reeks het beste verklaart.
