第九講隱馬爾可夫模型初步chapter9hiddenmarkovmodel-資料下載頁
2025-08-01 12:58本頁面
【正文】 ??????????????????????? ? ????????給定模型 和觀察序列條件下，從 到 的轉移概率定義為時刻處于狀態(tài) 的概率整個過程中從狀態(tài) 轉出的次數( n u m b e r o f t i m e ) 的預期1ij1SSTt???? 從 跳轉到 次數的預期BaumWelch算法 (續(xù) 2) ? 參數估計： ,Oe x p e c te d n u m b e r o f tim e s in s ta te a n d o b s e r v in g s y m b o l?()e x p e c te d n u m b e r o f tim e s in s ta te()()tjttkttjkbkjjj???????Re e stim a te :e x p e c te d c o u n t of tr a n siti o n s f r o m i to j?e x p e c te d c o u n t of sta y s a t i( , )( , )ijttttjaijij???????1t 1 ( )i iSi????當＝時處于 的概率幾種典型形狀的馬爾科夫鏈 ? a. A矩陣沒有零值的 Markov鏈 ? b. A矩陣有零值的 Markov鏈 ? c./d. 左－右形式的 Markov鏈 HMM的應用領域 ? 語音識別 ? 機器視覺 – 人臉檢測 – 機器人足球 ? 圖像處理 – 圖像去噪 – 圖像識別 ? 生物醫(yī)學分析 – DNA/蛋白質序列分析 主要參考文獻 ? 1. Lawrence R. Rabiner, A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition. Proceedings 1989. ? /徐從富 _AI/補充材料 /隱 Markov模型 .pdf 或 /徐從富 _AI/補充材料/隱 Markov模型 .pdf 歡迎批評指正， 謝謝！
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