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- Wo wird das Hidden-Markov-Modell verwendet??
- Was ist das Hidden-Markov-Modell in einfachen Worten??
- Was sind die grundlegenden Probleme von HMM?
- Was ist das Bewertungsproblem im Hidden-Markov-Modell??
Wo wird das Hidden-Markov-Modell verwendet??
Hidden-Markov-Modelle sind bekannt für ihre Anwendungen in der Thermodynamik, statistischen Mechanik, Physik, Chemie, Wirtschaft, Finanzen, Signalverarbeitung, Informationstheorie, Mustererkennung – wie Sprache, Handschrift, Gestenerkennung, Wortart-Tagging, Notenverfolgung , Teilentladungen und ...
Was ist das Hidden-Markov-Modell in einfachen Worten??
Das Hidden-Markov-Modell (HMM) ist eine relativ einfache Möglichkeit, sequentielle Daten zu modellieren. Ein verstecktes Markov-Modell impliziert, dass das den Daten zugrunde liegende Markov-Modell für Sie verborgen oder unbekannt ist. Genauer gesagt kennen Sie nur Beobachtungsdaten und keine Informationen über die Zustände.
Was sind die grundlegenden Probleme von HMM?
Drei grundlegende Probleme von HMMs
- Das Bewertungsproblem und der Vorwärtsalgorithmus.
- Das Dekodierungsproblem und der Viterbi-Algorithmus.
- Das Lernproblem. Kriterium der maximalen Wahrscheinlichkeit (ML). Baum-Welch-Algorithmus. Gradientenbasierte Methode. Gradient bezüglich Übergangswahrscheinlichkeiten. Gradient bzgl. Beobachtungswahrscheinlichkeiten.
Was ist das Bewertungsproblem im Hidden-Markov-Modell??
Bewertungsproblem: Berechnen Sie bei einer gegebenen Beobachtungssequenz und einem Modell effizient die Wahrscheinlichkeit P [ O | λ ] der Sequenz, gegeben das Modell. Dekodierungsproblem: Erhalten Sie bei einer gegebenen Beobachtungssequenz und einem Modell die 'optimale' Sequenz von Zuständen, die die Sequenz am besten erklärt.
