時系列データ：隠れマルコフモデルの基礎と、リカレントネットの台等 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 隠れマルコフモデル 確率分布として考える 隠れていないマルコフモデル 隠れマルコフモデル 隠れマルコフモデルの学習 隠れマルコフモデルでの予測 隠れマルコフモデルで何ができるか リカレントネット リカレントネットの構造 時間方向への展開 深層学習について 記事 はじめに 隠れマルコフモデルでは、時系列的に変動するデータを確率的なモデルで表現します。 通常の機械学習手法（例えばサポートベクターマシン）などでは、データは各時刻毎に独立したデータであると仮定しており、そのデータの順番に意味がないという前提を持っています。（厳密には更に強く仮定をし、各データ点はある一つの確率分布から生起しているとし、各データ点同士は独立であるとする。これを独立同分布に従うデータと言う。） 一方で隠れマルコフモデルでは、データの変動（隠れマルコフモデルでは遷移と呼ぶ）が確率的に起こっているとしてその部分を
状態空間モデル - HELLO CYBERNETICS
今回は状態空間モデルというものを紹介します。 状態空間モデルは統計学や信号処理、制御工学ではお馴染みのモデルで、観測されたデータからモデルの内部の状態を推定することを可能とするものです。代表的なものに、制御や信号処理の分野ではカルマンフィルタがあり、機械学習の分野では隠れマルコフモデルがあります。基本的に扱う対象は時系列データです。 カルマンフィルタは観測が不可能な状態を、観測可能なデータから推測することで、制御対象を適切に制御するための情報を獲得することに用いられています。また隠れマルコフモデルは、観測された音の信号から、それがどんな言葉であったのかを状態量として推定することに用いられています。 状態空間モデル 状態空間モデルの例：線形ガウス状態空間モデル 線形ガウス状態空間モデルと線形回帰 状態空間モデルでの推定 カルマンフィルタ カルマンスムーザー 隠れマルコフモデル 粒子フィルタ
ビタビアルゴリズム - Wikipedia
ビタビアルゴリズム（英: Viterbi algorithm）は、観測された事象系列を結果として生じる隠された状態の最も尤もらしい並び（ビタビ経路と呼ぶ）を探す動的計画法アルゴリズムの一種であり、特に隠れマルコフモデルに基づいている。観測された事象系列の確率計算のアルゴリズムである 前向きアルゴリズム（英: forward algorithm）も密接に関連している。これらのアルゴリズムは情報理論の一部である。 このアルゴリズムには、いくつかの前提条件がある。まず、観測された事象と隠されている事象は1つの系列上に並んでいる。この系列は多くの場合時系列である。次に、これら2つの並びには一対一の対応があり、1つの観測された事象は正確に1つの隠されている事象に対応している。第三に、時点 での最も尤もらしい隠されている事象の計算は、 での観測された事象と での最も尤もらしい隠された事象の系列のみに依
How About "HTK"
How About HTK? HTK(Hidden Markov Model Toolkit)とは、1990年代初めに開発された、 とくに音声認識を想定して開発したスピーチプロセッシング開発用のツールキットです。 このツールキットを使用して、音響モデルを作成します。 Preparation "How about HMM?" HTKの説明に入る前に、事前準備として”HMM”について説明します。 一般に、ある記号の出現確率が直前の記号のみに依存すると仮定する確率モデルを「マルコフモデル」といいます。 これに対して、マルコフ過程に従って遷移する内部状態、および、各状態における記号の出現確率分布から構成される 確率モデルを「隠れマルコフモデル」といいます。外部から観測できるのは記号の系列だけであり、 内部の状態遷移は直接観測できないところから「隠れ」マルコフと呼ばれています。 HMMとは、すなわち
Getting Started with Topic Modeling and MALLET | Programming Historian
Donate today! Great Open Access tutorials cost money to produce. Join the growing number of people supporting Programming Historian so we can continue to share knowledge free of charge. Contents Editor’s Note Lesson Goals What is Topic Modeling And For Whom is this Useful? Examples of topic models employed by historians: Installing MALLET Windows Instructions Running MALLET using the Command Line
第8章 認識アルゴリズムとパラメータ
Julius は，与えられた入力音声（特徴量系列）に対して，音響モデルと言語モデルのもとで確率が最大となる単語列を見つけ出す．本章では Julius がいかに音声認識処理を実行するか，その認識アルゴリズムについて概要を述べる． また，パフォーマンスチューニングのための種々の探索用パラメータ設定について解説する． Julius の音声認識アルゴリズムは，ツリートレリス探索方式を基礎とするアルゴリズムである．全体は２パス構成となっており，２段階に分けて認識処理を行う．まず，第1パスでは入力全体に対して荒い認識処理を行い，有望な候補の集合をある程度絞り込む．このとき，簡便なモデルや近似計算を用いることで高速に処理を行う．第2パスでは詳細な認識処理を行うが，その際に第1 パスの結果を参照しながら探索を行うことで，必要な部分にだけ精密な再計算を行って，最終的な最尤解を求める．このように複数回の照合に
HMMWeka
A package by Marco Gillies for the machine learning environment weka. Last update, 05/28/2015. This library makes Hidden Markov Model machine learning available in Weka. Download Download HMMWeka version 0.1.1 in .zip format. Installation This package may be installed using the weka package manager. From the main GUI Chooser select Tools->Package Manager. The package can be installed from the zip
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Katz's back-off model - Wikipedia