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:
HMM って 僕 にも 分 かりますか ？ - shinozaki-hmm.pptx
HMM って僕にも分かりますか？ HMM って僕にも分かりますか？ 篠崎隆宏 東工大 日本音響学会ビギナーズセミナー2013秋 日本音響学会ビギナ ズセミナ 2013秋 1 はじめに（確率の復習） はじめに（確率の復習） • 確率 • 確率 – 事象の起こり易さを0から1の数値で表したもの • 確率変数 試行 ダ 値が決まる変数 – 試行によってランダムに値が決まる変数 • ベイズの定理 ベイズの定理 ( ) ( ) Y P Y X P | ( ) ( ) ( ) ( ) X P Y P Y X P X Y P | | = ( ) X P 2 Example Example • サイコロの目 • サイコロの目 – 確率変数X : サイコロを振った時に出る目 – 確率分布 X=1 X=2 X=3 X=4 X=5 X=6 Pr(X=x) 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 • ピー
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、
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