概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

Scout YYF I Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6757   Accepted: 1960 Description YYF is a couragous scout. Now he is on a dangerous mission which is to penetrate into the enemy's base. After overcoming a series difficulties,

[CF618G]Combining Slimes 题意:一个长度为$1\times n$的网格,每次从最右侧往里推入一个数字1或2(数字会一直跑到最左边的空格子里),加入1的概率为p,2的概率为1-p.如果新加入的数与其左边的那个数相同,都=x,则将二者合并变成x+1.然后继续判断是否能与左边合并(跟2048差不多).问你当最后格子满时,整个网格中所有数的和的期望值. $n\le 10^9$ 题解:cf怎么总喜欢利用浮点数精度来出题啊?!(现在遍地都是模意义下的期望mod 998244353,这

YYF is a couragous scout. Now he is on a dangerous mission which is to penetrate into the enemy's base. After overcoming a series difficulties, YYF is now at the start of enemy's famous "mine road". This is a very long road, on which there are n

题目链接: https://nanti.jisuanke.com/t/17115 题意: 询问硬币K次,正面朝上次数为偶数. 思路: dp[i][0] = 下* dp[i-1][0] + 上*dp[i-1][1] (满足条件的) dp[i][1]= 上*dp[i-1][0] + 下*dp[i-1][1] (不满足条件的) 矩阵优化这个DP #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const LL m

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

本文主要讨论隐马尔科夫模型的三大要素,三大假设和三大问题. 1.引入 隐马尔可夫模型是一个关于时序的概率模型,它描述了一个由隐藏的马尔可夫链生成状态序列,再由状态序列生成观测序列的过程.其中,状态之间的转换以及观测序列和状态序列之间都存在一定的概率关系.隐马尔可夫模型主要用来对上述过程进行建模.为了方便后面的讨论,我们先定义一些符号: 设共有N个隐藏状态,状态集合可以表示为: 设共有M个观测状态,观测集合为: 注:隐藏状态的数目和观测状态的数目不一定相同. 2.模型概述 隐马尔可夫模型主要有三大

HMM(hidden markov model)可以用于模式识别,李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别. 一下的例子来自于<统计学习方法> 一个HMM由初始概率分布,状态转移概率分布,观测概率分布确定.并且基于两个假设: 1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态,与其他时刻的状态和观测序列无关 2 假设任意时刻的观测只依赖与该市可的马尔科夫的状态,与其他观测,状态无关. 基于此,HMM有三个基本问题: 1 概率计算问题,给定模型和观测序列,计算在模型下的观测序列出现的概率 2 预测

摘自 1.李航的<统计学习方法> 2.http://www.cnblogs.com/pinard/p/6955871.html 一.概率计算问题 上一篇介绍了概率计算问题是给定了λ(A,B,π),计算一个观测序列O出现的概率,即求P(O|λ). 用三种方法,直接计算法,前向算法,后向算法. 考虑隐马尔可夫模型(一)中的盒子球模型. 假设Q={1,2,3,4}, V = {红,白},在给定λ(A,B,π)的条件下,其中: ,  , 求O=(红,白,红)的概率. 二.直接计算法 说通俗一点,就是暴

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(

选自:http://www.cnblogs.com/mingzhao810/archive/2012/08/03/2617674.html 这个是重点,呵呵,本部分会讨论到如下内容: 1. 建立语音材料库,确定识别基本元,比如一个单词 yes no ok等,或者 声母 b p m f 韵母 d t n l 等,确定基本元后,标记好识别基本元. 2. 对语音材料库中的声音文件提取MFCC声纹特征 3.为每一个基本元建立一个HMM模型. 4.利用MFCC声纹特征对每一个HMM模型进行训练,使模型参数

1 HMM基本概念1.1 定义1.2 观测序列生成过程1.3 HMM的三个问题2 概率计算算法2.1 直接计算算法2.2 前向算法forward algorithm2.3 后向算法2.4 一些概率与期望值的计算3 学习算法3.1 监督学习3.2 非监督学习--Baum-Welch算法3.3 Baum-Welch模型参数估计公式4 预测算法4.1 近似算法4.2 维特比算法Viterbi algorithm 隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)是可用于标注问题的统计学习

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后

参考资料: 1.https://www.bilibili.com/video/av24132174/?p=4 2.<数学之美>-吴军 3.<统计学习方法>-李航 HMM(Hidden Markov Model)中的Markov正是随机过程里面的马尔可夫假设的那个Markov. 一.引入 时间序列(数据)Series和集合(数据)Set是不一样的,时间序列数据中的不同两个数据点不能互换,而集合中的任意两个数据点 假设股市中的价格涨跌(观测值)背后有隐状态(牛.熊.平台),那么我们可以

隐马尔可夫模型HMM的探究 1 HMM基本概念1.1 定义1.2 观测序列生成过程1.3 HMM的三个问题2 概率计算算法2.1 直接计算算法2.2 前向算法forward algorithm2.3 后向算法2.4 一些概率与期望值的计算3 学习算法3.1 监督学习3.2 非监督学习——Baum-Welch算法3.3 Baum-Welch模型参数估计公式4 预测算法4.1 近似算法4.2 维特比算法Viterbi algorithm 隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM

隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结. 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别.自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题). 如果考虑t时刻数据依赖于0到t-1时间段的所有数