隐马尔科夫模型HMM自学（3）

来源：百度文库编辑：神马文学网时间：2024/04/28 09:59:30

HMM 定义
崔晓源翻译
HMM是一个三元组 (

,A,B).

the vector of the initial state probabilities;

the state transition matrix;

the confusion matrix;

这其中，所有的状态转移概率和混淆概率在整个系统中都是一成不变的。这也是HMM中最不切实际的假设。
HMM的应用
有三个主要的应用：前两个是模式识别后一个作为参数估计
(1) 评估
根据已知的HMM找出一个观察序列的概率。
这类问题是假设我们有一系列的HMM模型，来描述不同的系统（比如夏天的天气变化规律和冬天的天气变化规律），我们想知道哪个系统生成观察状态序列的概率最大。反过来说，把不同季节的天气系统应用到一个给定的观察状态序列上，得到概率最大的哪个系统所对应的季节就是最有可能出现的季节。（也就是根据观察状态序列，如何判断季节）。在语音识别中也有同样的应用。
我们会用forward algorithm 算法来得到观察状态序列对应于一个HMM的概率。
(2) 解码
根据观察序列找到最有可能出现的隐状态序列
回想水藻和天气的例子，一个盲人隐士只能通过感受水藻的状态来判断天气状况，这就显得尤为重要。我们使用viterbi algorithm来解决这类问题。
viterbi算法也被广泛的应用在自然语言处理领域。比如词性标注。字面上的文字信息就是观察状态，而词性就是隐状态。通过HMM我们就可以找到一句话上下文中最有可能出现的句法结构。
(3) 学习
从观察序列中得出HMM
这是最难的HMM应用。也就是根据观察序列和其代表的隐状态，生成一个三元组HMM (

,A,B)。使这个三元组能够最好的描述我们所见的一个现象规律。
我们用forward-backward algorithm来解决在现实中经常出现的问题--转移矩阵和混淆矩阵不能直接得到的情况。
总结 HMM可以解决的三类问题
Matching the most likely system to a sequence of observations -evaluation, solved using the forward algorithm;

determining the hidden sequence most likely to have generated a sequence of observations - decoding, solved using the Viterbi algorithm;

determining the model parameters most likely to have generated a sequence of observations - learning, solved using the forward-backward algorithm.
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隐马尔科夫模型HMM自学 （3）

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