ビタビアルゴリズム
既知のチャンネル歪みとAWGN (Additive White Gaussian Noise 加法的白色ガウス雑音）を仮定したとき、最良の受信方法は最尤（ユウ）系列推定でした。 その原理は次のようです。 送信シンボル系列を有限長とする。 既知チャンネル歪を用いて、可能なすべてのシンボル系列の受信信号（レプリカ）を作る。 実際の受信信号とすべてのレプリカの自乗誤差を計算し、最小を与えたシンボル系列を判定する。 この手順は極めて単純ですが、シンボル系列が長くなると、演算量はあっという間に爆発してしまいます。 この演算量をシンボル長に比例するように工夫したのがビタビ (Viterbi) ・アルゴリズムです。 これは、Richard Bellman による ＤＰ： Dynamic Programming （動的計画法）をストレートに応用したものです。 というわけで、まず ＤＰ の例題を説明します。
Baum-Welchアルゴリズム - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Baum-Welchアルゴリズム (Baum-Welch algorithm)† 与えられた観測系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) から，EMアルゴリズムで隠れMarkovモデルのパラメータ \(\lambda=(A,B,\pi)\) を推定するアルゴリズム． 入力 観測系列：観測されたシンボルの系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) 出力 隠れMarkovモデル：\(\lambda=(A,B,\pi)\) 遷移確率分布 \(A\)：1次のモデルを想定し，状態 \(S_i\) から状態 \(S_j\) へ遷移する確率 \(a_{ij}=\Pr[q_{t+1}=S_j|q_t=S_i]\) 観測シンボル確率分布 \(B\)：状態 \(S_j\) でシンボル \(v_k\) が出力される確率 \(b_j(k)=\Pr[v_k|q_t=S_j]\) 初期状態分
ビタビアルゴリズム【入門】具体例で分かりやすく解説！（Viterbi）
※サンプル・コード掲載 １．あらすじ ビタビアルゴリズム、おそらく人工知能について興味を持っている方で、音声認識、音声合成関連の仕事や、勉強をされている方には馴染みの言葉かと思います。 特に、音声認識分野での活用が多く、ビタビアルゴリズムを活用して、入力された音声信号から、最もそれらしい文字列を見つけ出す際に使用されます。 ビタビアルゴリズムとは何かを簡単に説明すると、何かの状態が与えられた時に、現在の状態に基づいて、その後に生じる状態の最も尤らしい（最も起こり得る）並びを探索するアルゴリズムで、動的計画法の一種であり、特に隠れマルコフモデルに基づいています。 それでは、以下詳しく見ていきましょう。 ２．動的計画法とは？ 動的計画法とは何か？なにやら難しそうな言葉で、あまり聞き馴染みの無い言葉かもしれませんが、今回の主題であるビタビアルゴリズムや、人工知能を支える技術の一つである機械学習の
【技術解説】HMMに基づいたViterbiアルゴリズムによる解推定手法(例題つき) - ミエルカAI は、自然言語処理技術を中心とした、RPA開発・サイト改善・流入改善レコメンドエンジンを開発
執筆：金子冴 今回は，形態素解析器であるMeCab，Chasen，JUMANで解探索アルゴリズムに採用されているViterbiアルゴリズム(Viterbi algorithm)について解説する． 目次 Viterbiアルゴリズム(Viterbi algorithm)とは Viterbiアルゴリズムの推定手順 Viterbiアルゴリズムの推定手順(例題) Viterbiアルゴリズムの応用可能性 参考 Viterbiアルゴリズム(Viterbi algorithm)とは アルゴリズムの解説にうつる前に，まずは概要を理解しよう． Viterbiアルゴリズムの概要 “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。
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
あやしいサイコロと『隠れマルコフモデル』 | 株式会社フォワードネットワーク
こんにちは。 今回は、サイコロを使いながら 隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model） をテーマにしたいと思います。 隠れマルコフモデルはＤＮＡ解析や、音声解析で利用されている基礎テクニックです。 画像認識と強化学習(DQN)を中心とした、ディープラーニングの書籍「実装 ディープラーニング」をオーム社から出版しました。詳しくはこちらをご覧下さい。 サイコロゲーム サイコロは、みなさん良くご存じのとおり、1～6 までの目があって、その目の出方（確率）は、どの目をみても「同様に確からしい」というものです。 今回は少し物語風です。 ＡさんとＢさんは、Ｃさんの家で 3 人でサイコロゲームを行いました。 ゲームはいたって簡単で、それぞれが見えないように数字を紙に書いて、 1 個のサイコロを振って、紙の数字とサイコロの目があっていれば勝ちというものです。 サイコロを振るのはＣさんで、
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
概要と具体例で学ぶHMM(隠れマルコフモデル)
独立性基準を用いた非負値行列因子分解の効果的な初期値決定法（Statistical-independence-based efficient initia... 北村大地, 小野順貴, "独立性基準を用いた非負値行列因子分解の効果的な初期値決定法," 日本音響学会 2016年春季研究発表会, 3-3-5, pp. 619-622, Kanagawa, March 2016. Daichi Kitamura, Nobutaka Ono, "Statistical-independence-based effective initialization for nonnegative matrix factorization," Proceedings of 2016 Spring Meeting of Acoustical Society of Japan, 3-3-5, pp. 619-62
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:
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