Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Tính song song của tenxơ cho các mô hình lớn
kỹ thuật
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Mô hình Markov ẩn
Mô hình Markov ẩn mô tả một hệ thống di chuyển qua các trạng thái ẩn mà bạn không thể nhìn thấy trực tiếp, phát ra các kết quả đầu ra có thể quan sát được trong quá trình đó.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Nó hỗ trợ nhận dạng giọng nói sớm, tìm gen và gắn thẻ từng phần từ ngữ.
Lặn sâu
Mô hình Markov ẩn (HMM) giả định một quá trình nhảy giữa một tập hợp các trạng thái ẩn theo thời gian, trong đó trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại (thuộc tính Markov). Bạn không bao giờ quan sát trực tiếp các trạng thái; thay vào đó, mỗi trạng thái phát ra một ký hiệu có thể quan sát được tùy theo xác suất phát xạ. HMM được xác định bởi ba phần: xác suất trạng thái ban đầu, ma trận chuyển tiếp giữa các trạng thái và xác suất phát xạ cho đầu ra. Ba vấn đề kinh điển đi kèm với nó: đánh giá (khả năng xảy ra của một chuỗi được quan sát, được giải quyết bằng thuật toán Chuyển tiếp), giải mã (đường dẫn ẩn nào giải thích rõ nhất các quan sát, được giải bằng thuật toán Viterbi) và học (ước tính các tham số từ dữ liệu, được giải quyết bằng thuật toán tối đa hóa kỳ vọng Baum-Welch). HMM thống trị việc ghi nhãn theo trình tự và lời nói trong nhiều thập kỷ.
Triển khai trong thế giới thực
Gắn thẻ một phần của lời nói, gắn nhãn mỗi từ là danh từ, động từ hoặc tính từ
Phân tích trình tự gen và protein trong tin sinh học
Mô hình âm thanh trong hệ thống nhận dạng giọng nói tự động cổ điển
Phát hiện các chế độ hoặc phân đoạn trong chuỗi thời gian tài chính và cảm biến
Tương lai của các mô hình Markov ẩn
Các mạng tái phát và máy biến áp đã thay thế phần lớn HMM cho giọng nói và ngôn ngữ vì chúng nắm bắt được các phụ thuộc phi tuyến, tầm xa mà chuỗi Markov bậc nhất không thể làm được. Tuy nhiên, HMM vẫn tồn tại ở những nơi có khả năng diễn giải, dữ liệu nhỏ và ngữ nghĩa trạng thái rõ ràng: tin sinh học, phân đoạn chuỗi thời gian, phát hiện lỗi và tài chính. Mong đợi việc tiếp tục sử dụng trong các quy trình kết hợp và trên thiết bị, đồng thời như một bước đệm mang tính khái niệm cho các mô hình không gian trạng thái và biến tiềm ẩn phong phú hơn.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chi phí và ngân sách. Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
- Quyết định rõ ràng hơn. Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
- Kiểm soát chất lượng. Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
coi chừng
- Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
- Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
- Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Các bước tiếp theo
- Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
- Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
- Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
- Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Hidden Markov Models quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Hidden Markov Models là gì?
Mô hình Markov ẩn mô tả một hệ thống di chuyển qua các trạng thái ẩn mà bạn không thể nhìn thấy trực tiếp, phát ra các kết quả đầu ra có thể quan sát được trong quá trình đó. Nó hỗ trợ nhận dạng giọng nói sớm, tìm gen và gắn thẻ một phần giọng nói.
'Ẩn' trong Mô hình Markov ẩn đề cập đến điều gì?
Bạn chỉ nhìn thấy những quan sát phát ra; trình tự trạng thái cơ bản bị ẩn và phải được suy ra.
Thuộc tính Markov được HMM giả định là gì?
Trong chuỗi Markov bậc nhất, tương lai chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại chứ không phụ thuộc vào toàn bộ lịch sử.
Thuật toán nào tìm ra chuỗi trạng thái ẩn có khả năng xảy ra cao nhất?
Viterbi sử dụng lập trình động để giữ đường đi có thể xảy ra nhất đến từng trạng thái, khôi phục chuỗi trạng thái tổng thể tốt nhất.
Ba bộ xác suất nào xác định đầy đủ một HMM?
HMM được xác định bởi nơi nó bắt đầu, cách chuyển đổi trạng thái và cách các trạng thái phát ra các quan sát.
Thuật toán Baum-Welch làm gì?
Baum-Welch là một quy trình EM đánh giá lại các xác suất chuyển tiếp và phát thải để tối đa hóa khả năng xảy ra của dữ liệu.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này