Preguntas etiquetadas con hidden-markov-model

Estoy buscando recursos (tutoriales, libros de texto, webcast, etc.) para aprender sobre Markov Chain y HMM. Mi experiencia es como biólogo, y actualmente estoy involucrado en un proyecto relacionado con la bioinformática. Además, ¿cuáles son los conocimientos matemáticos necesarios que necesito para tener una comprensión suficiente de los modelos y …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Quiero saber cuáles son las diferencias entre el algoritmo de avance y retroceso y el algoritmo de Viterbi para inferencia en modelos ocultos de Markov (HMM).

44 algorithms  hidden-markov-model  viterbi-algorithm  forward-backward 

Entiendo que los HMM (modelos ocultos de Markov) son modelos generativos, y CRF son modelos discriminativos. También entiendo cómo se diseñan y utilizan los CRF (campos aleatorios condicionales). Lo que no entiendo es en qué se diferencian de los HMM. Leí que en el caso de HMM, solo podemos modelar …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Aquí está mi vieja pregunta Me gustaría preguntar si alguien sabe la diferencia (si hay alguna diferencia) entre los modelos Hidden Markov (HMM) y el Filtro de partículas (PF), y como consecuencia el Filtro Kalman, o en qué circunstancias usamos qué algoritmo. Soy estudiante y tengo que hacer un proyecto, …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Para mi tesis de maestría, estoy trabajando en el desarrollo de un modelo estadístico para las transiciones entre diferentes estados, definido por el estado serológico. Por ahora, no daré demasiados detalles en este contexto, ya que mi pregunta es más general / teórica. De todos modos, mi intuición es que …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

He implementado un HMM discreto de acuerdo con este tutorial http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf Este tutorial y otros siempre hablan de entrenar a un HMM dada una secuencia de observación. ¿Qué sucede cuando tengo múltiples secuencias de entrenamiento? ¿Debo ejecutarlos secuencialmente, entrenando al modelo después del otro? Otra opción es concatenar las secuencias …

18 hidden-markov-model 

Actualmente estoy usando el entrenamiento de Viterbi para un problema de segmentación de imágenes. Quería saber cuáles son las ventajas / desventajas de usar el algoritmo Baum-Welch en lugar del entrenamiento de Viterbi.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Estoy descubriendo el maravilloso mundo de los llamados "Modelos ocultos de Markov", también llamados "modelos de cambio de régimen". Me gustaría adaptar un HMM en R para detectar tendencias y puntos de inflexión. Me gustaría construir el modelo lo más genérico posible para poder probarlo a muchos precios. ¿Alguien puede …

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He desarrollado un sistema de prueba de concepto para el reconocimiento de sonido utilizando mfcc y modelos ocultos de markov. Da resultados prometedores cuando pruebo el sistema en sonidos conocidos. Aunque el sistema, cuando se ingresa un sonido desconocido, devuelve el resultado con la coincidencia más cercana y el puntaje …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

¿Qué problemas de entrada secuenciales son los más adecuados para cada uno? ¿La dimensionalidad de entrada determina cuál es una mejor coincidencia? ¿Los problemas que requieren "memoria más larga" son más adecuados para un LSTM RNN, mientras que los problemas con patrones de entrada cíclicos (mercado de valores, clima) se …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Así que entiendo que cuando entrenas HMM para la clasificación, el enfoque estándar es: Separe sus conjuntos de datos en los conjuntos de datos para cada clase Entrena un HMM por clase En el conjunto de prueba, compare la probabilidad de cada modelo para clasificar cada ventana Pero, ¿cómo entreno …

12 classification  hidden-markov-model 

Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …

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El bootstrap, en su forma estándar, se puede usar para calcular los intervalos de confianza de las estadísticas estimadas, siempre que las observaciones sean idóneas. I. Visser y col. en " Intervalos de confianza para parámetros de modelo de Markov ocultos ", se utilizó una rutina de arranque paramétrica para …

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Quiero usar BIC para la selección del modelo HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Entonces, ¿cómo cuento el número de parámetros en el modelo HMM? Considere un simple HMM de 2 estados, donde tenemos los siguientes datos: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

De Wikipedia Una Red Bayesiana Dinámica (DBN) es una Red Bayesiana que relaciona variables entre sí en pasos de tiempo adyacentes. Esto a menudo se llama un BN de dos tiempos porque dice que en cualquier momento T, el valor de una variable se puede calcular a partir de los …

11 hidden-markov-model  graphical-model