Pergunta : A configuração abaixo é uma implementação sensata de um modelo Hidden Markov? Eu tenho um conjunto de dados de 108,000observações (realizadas ao longo de 100 dias) e aproximadamente 2000eventos ao longo de todo o período de observação. Os dados se parecem com a figura abaixo, onde a...
Estou apenas tentando implementar o algoritmo de Baum-Welch em escala e encontrei um problema em que minhas variáveis anteriores, após a escala, ultrapassam o valor de 1. Isso é normal? Afinal, as probabilidades não devem exceder 1. Estou usando o fator de escala que obtive das variáveis...
Estou lendo este artigo: tradutor skype onde eles usam CD-DNN-HMMs (redes neurais profundas dependentes de contexto com modelos de Markov ocultos). Eu posso entender a idéia do projeto e a arquitetura que eles projetaram, mas não entendo o que são os senones . Estive procurando uma definição, mas...
Em esta questão populares , alta resposta upvoted faz MLE e Baum Welch separar na montagem HMM. Para problemas de treinamento, podemos usar os três algoritmos a seguir: MLE (estimativa de máxima verossimilhança), treinamento em Viterbi (NÃO confunda com decodificação em Viterbi), Baum Welch =...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Estou tentando entender qual é a diferença entre um HMM padrão e um HMM Bayesiano. A Wikipedia menciona brevemente como é o modelo, mas preciso de um tutorial mais detalhado. Alguém conhece um documento ou uma implementação que eu possa examinar? Também tenho problemas com a terminologia usada. O...
Essa é uma pergunta bastante genérica: suponha que eu queira construir um modelo para prever a próxima observação com base nas observações anteriores de ( N pode ser um parâmetro para otimizar experimentalmente). Portanto, basicamente temos uma janela deslizante de recursos de entrada para prever a...
É possível construir um modelo estatístico que preveja a próxima jogada em um gráfico apenas com base em movimentos passados e na estrutura do gráfico? Fiz um exemplo para ilustrar o problema: O tempo é discreto . Em cada rodada, você permanece no seu nó / vértice atual ou passa para um dos...
Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por...
Eu implementei os algoritmos Viterbi e Forward , mas, estranhamente, não consigo entender como o algoritmo Backward funciona. Intuitivamente, sinto que preciso fazer a mesma coisa que no Forward apenas para trás, usando os valores calculados durante a propagação do Forward . Minha intuição está...
Eu sou novo no HMM e ainda estou aprendendo. Atualmente, estou usando o HMM para marcar parte do discurso. Para implementar o algoritmo viterbi, preciso de probabilidades de transição ( ai,jai,j a_{i,j} \newcommand{\Count}{\text{Count}} ) e de probabilidades de emissão ( bi(o)bi(o) b_i(o) ). Estou...
Parece que posso aprender bem os parâmetros e encontrar as probabilidades posteriores para os dados de treinamento, mas não tenho idéia de como fazer novas previsões sobre novos dados. O problema, em particular, vem das probabilidades de transição alteradas nas covariáveis, por isso não é trivial...