隐马尔科夫模型定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列（statesequence);每个状态生成一个观测，而由此产生的观测的随机序列，称为观测序列（observationsequence)。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。下面我们引入
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2018-04-24 11:47:36
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来学校已经快一个月了，看语音识别依然有些吃力，HMM,GMM,DNN似懂非懂，也许多一些实践和时间，会慢慢好一些。最近终于对一个很小的知识点有一些理解，赶紧写下来，也算是一个月以来有了一些小小的成果。难免有错，热烈欢迎喷我，会及时改正！ 语音识别的模型训练当中，损失函数是一个经常出现的概念，那么什么 ...
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2018-04-24 11:00:33
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三种分词模式与一个参数 以下代码主要来自于jieba的github,你可以在github下载该源码 关键词提取 运行结果如图所示,但是同样的我们也发现了一些问题,比如: 问题一: 分词错误,在运行结果中中”路明非”(龙族男主)被分成了”路明”和”明非”啷个中文词语,这是因为jieba的词库中并不含有 ...
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2018-04-14 20:44:09
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一、前述 马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功 ...
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2018-04-09 15:06:38
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一、问题 状态随时间变化，需要跟踪、预测 二、基本思想 在每个时间点，根据新的证据变量来更新世界状态 三、时间上的概率推理 建立 转移模型、传感器模型、先验概率分别 1.转移模型 世界如何演变，在描述了给定过去的时间的世界状态下，当前时间世界的状态变量 2.传感器模型，观察模型 描述了给定当前世界状 ...
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2018-04-06 12:32:40
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GMM-HMM语音识别模型原理篇隐马尔科夫模型-HMM-ATutorialOnHiddenMarkovModels0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架，包括kaldi,tensorflow,caffe,mxnet等；常用工具如C
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2018-04-03 17:24:57
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1.什么是HMM？ 隐马尔科夫链（HMM）是一个五元组： 隐状态集合 ; 观测状态集合； 状态概率转移矩阵； 观察状态概率矩阵； 初始状态概率分布； 2.HMM有两个假设： 齐次马尔可夫链假设：任意时刻的隐藏状态只依赖与前一时刻的隐藏状态。 观测独立性假设：任意时刻的观察状态，只依赖与当前时刻的隐藏 ...
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2018-03-27 16:46:56
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参考：https://baike.baidu.com/item/%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E9%93%BE/6171383?fr=aladdin&fromid=4688932&fromtitle=%E9%A9%AC%E5%B0%94%E7%A7%91% ...
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2018-03-18 00:16:14
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---title: 斯坦福-随机图模型-week3.0tags: notenotebook: 6- 英文课程-9-Probabilistic Graphical Models 1: Representation--- # 斯坦福-随机图模型-week3.0 ## 马尔科夫网络 ### pairwis... ...
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2018-03-15 19:28:43
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