Frage : Ist der Aufbau unten eine sinnvolle Implementierung eines Hidden Markov-Modells? Ich habe einen Datensatz von 108,000Beobachtungen (über einen Zeitraum von 100 Tagen) und ungefähr 2000Ereignisse während der gesamten Beobachtungszeitspanne. Die Daten sehen wie in der folgenden Abbildung...
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...
In dieser beliebten Frage trennen sich MLE und Baum Welch aufgrund der hoch bewerteten Antwort in der HMM-Anpassung. Für Trainingsprobleme können wir die folgenden 3 Algorithmen verwenden: MLE (Maximum Likelihood Estimation), Viterbi-Training (NICHT mit Viterbi-Decodierung verwechseln), Baum Welch...
Ich lese dieses Papier: Skype-Übersetzer, bei dem CD-DNN-HMMs (kontextabhängige tiefe neuronale Netze mit Hidden-Markov-Modellen) verwendet werden. Ich kann die Idee des Projekts und die Architektur, die sie entworfen haben, verstehen, aber ich verstehe nicht, was die Senone sind . Ich habe nach...
Ich versuche nur, den skalierten Baum-Welch-Algorithmus zu implementieren, und bin auf ein Problem gestoßen, bei dem meine Rückwärtsvariablen nach der Skalierung über dem Wert 1 liegen. Ist das normal? Schließlich sollten die Wahrscheinlichkeiten nicht über 1 liegen. Ich verwende den...
Ist es möglich, ein statistisches Modell zu erstellen, das die nächste Bewegung in einem Diagramm ausschließlich auf der Grundlage vergangener Bewegungen und der Struktur des Diagramms vorhersagt? Ich habe ein Beispiel gemacht, um das Problem zu veranschaulichen: Die Zeit ist diskret . In jeder...
Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n,...
Ich versuche zu verstehen, was der Unterschied zwischen einem Standard-HMM und einem Bayes-HMM ist. Wikipedia erwähnt nur kurz, wie das Modell aussieht, aber ich brauche ein detaillierteres Tutorial. Kennt jemand ein Papier oder eine Implementierung, die ich mir ansehen kann? Ich habe auch Probleme...
Ich habe den Viterbi und Forward Algorithmus implementiert , leider kann ich seltsamerweise nicht verstehen, wie der Backward Algorithmus funktioniert. Intuitiv habe ich das Gefühl, dass ich das Gleiche wie in Vorwärts nur rückwärts tun muss, wobei ich die Werte verwende, die während der...
Ich bin neu in HMM und lerne noch. Ich verwende derzeit HMM, um einen Teil der Sprache zu markieren. Um den Viterbi-Algorithmus zu implementieren, benötige ich Übergangswahrscheinlichkeiten ( ) und Emissionswahrscheinlichkeiten ( b_i (o) ).ai,jai,j a_{i,j}
Es scheint, als könnte ich die Parameter gut lernen und die hinteren Wahrscheinlichkeiten für die Trainingsdaten finden, aber ich habe keine Ahnung, wie ich neue Vorhersagen für neue Daten treffen kann. Das Problem liegt insbesondere in den Übergangswahrscheinlichkeiten, die sich bei Kovariaten...
Dies ist eine recht allgemeine Frage: Angenommen, ich möchte ein Modell erstellen, um die nächste Beobachtung basierend auf den vorherigen Beobachtungen vorherzusagen ( kann ein Parameter zur experimentellen Optimierung sein). Wir haben also im Grunde ein Schiebefenster mit Eingabemerkmalen, um die...
Ich möchte ein Hidden-Markov-Modell (HMM) mit kontinuierlichen Beobachtungen erstellen, die als Gaußsche Gemische modelliert sind ( Gaußsches Mischungsmodell = GMM). Ich verstehe den Trainingsprozess so, dass er in Schritten durchgeführt werden sollte.222 1) Trainieren Sie zuerst die...