隠れマルコフモデル 入門 - 株式会社カブク
株式会社カブクで、機械学習エンジニアとしてインターンシップをしている堀内貴文（大学4年）です。 このKabukuDevBlogのテーマは、「隠れマルコフモデル」です。 時系列パターンの認識に用いられることが多く、具体的な使用例としては次のようなものがあります。 – 音声認識 – 自然言語処理（品詞推定） – バイオインフォマティクス（塩基配列の解析） – 株価の変動予測 近年ではRNN（Recurrent Neural Network）などの人工ニューラルネットワークの発展を受け、隠れマルコフモデルはこれらに置き代わりつつあります。けれども、出力結果の導出過程が明瞭化されているなど、古典的な手法としての利点もまだまだあります。 この記事では、「隠れマルコフモデル」について初めて勉強をする人が、「隠れマルコフモデル」が何であるかのイメージをつかむことを目標に、基本的な事項を記述します。 前半
main.dvi
Baum-Welch Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application Jin’ichi MURAKAMI EM EM EM Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch , EM 1. EM EM (Expectation- maximization algorithm) 1 EM EM Baum- Welch 2 X.D.Huang Steve Young 3 4 Steve Young Baum-Welch 4 3 4 E-mail murakami@ike.tottori-u.ac.jp Jin’ichi Murakami, Member (Department of Information and Elec- tronics, Graduate School of Engi
pythonでHMMのパラメータ推定実装 - Qiita
はじめに python で HMM のパラメータ推定を実装しました． 教科書として『続・わかりやすいパターン認識』を使いました． 本記事の構成 Hidden Markov Model サイコロ投げ 記号の整理 評価 forward algorithm backward algorithm 推定 Baum-Welch algorithm スケーリング 実装 結果 おわりに Hidden Markov Model 一時点前の状態に依存して現在の状態が確率的に決まるような特性を マルコフ性 と呼び， マルコフ性を満たす過程を マルコフ過程 と呼びます． このような事象の例として，株価や音声信号，言語などが挙げられます． マルコフモデルにおいて，出力記号の系列のみ観測でき，状態の系列が観測できないモデルを 隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model) と呼びます． サイコロ投げ H
HMM: 隠れマルコフモデル - システム工学基礎
HMM:隠れマルコフモデル 電子情報工学科 伊庭 斉志 一次マルコフ連鎖 状態集合 S={1,2,…n} 遷移確率(k→ｌ) akl 隠れマルコフモデル（Hidden MM:HMM） 出力記号集合Σ 出力確率(状態から出力記号への写像) ek(b) : S → Σ マルコフモデルと 隠れマルコフモデル HMM≒有限オートマトン＋確率 定義 出力記号集合Σ 状態集合 S={1,2,…n} 遷移確率(k→ｌ) akl 出力確率 ek(b) 開始状態 終了状態 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5 1 2 3 A: 0.2 B: 0.8 A: 0.7 B: 0.3 A: 0.1 B: 0.9 隠れマルコフモデル(HMM) Rain Dry 0.7 0.3 0.2 0.8 • ２つの状態: ‘Rain’ と ‘Dry’. • 推移確率:
カルマンフィルター - Wikipedia
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在（フィルター）、未来（予測）、過去（内挿あるいは平滑化）に推定することができる。 カルマンフィルターは時間領域において、連続時間線形動的システム、もしくは離散化された離散時間線型動的システ
隠れマルコフモデル - Wikipedia
隠れマルコフモデル（かくれマルコフモデル、英: hidden Markov model; HMM）は、確率モデルのひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつマルコフ過程である。 概要[編集] 同じマルコフ過程でも、隠れマルコフモデルより単純なマルコフ連鎖では、状態は直接観測可能であり、そのため、状態の遷移確率のみがパラメータである。一方、隠れマルコフモデルにおいては、状態は直接観測されず、出力（事象）のみが観測される。ただしこの出力は、モデルの状態による確率分布である。従って、ある隠れマルコフモデルによって生成された出力の系列は、内部の状態の系列に関する何らかの情報を与えるものとなる。「隠れ」という語はモデルが遷移した状態系列が外部から直接観測されないことを指しており、モデルのパラメータについてのものではない。たとえパラメータが既知であっても隠れマルコフモデルと呼ばれる。隠れマルコフモ
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
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