隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型描述了一个系统，该系统通过您无法直接看到的隐藏状态移动，并沿途发出可观察的输出。
概述
它支持了早期语音识别、基因发现和词性标记。
深入探讨
隐马尔可夫模型 (HMM) 假设过程随时间在一组隐藏状态之间跳跃，其中下一个状态仅取决于当前状态（马尔可夫属性）。你永远不会直接观察状态；相反，每个状态根据发射概率发射可观察的符号。 HMM 由三部分定义：初始状态概率、状态之间的转移矩阵以及输出的发射概率。随之而来的三个经典问题是：评估（观察到的序列的可能性有多大，由前向算法解决）、解码（什么隐藏路径最能解释观察结果，由维特比算法解决）和学习（根据数据估计参数，由鲍姆-韦尔奇期望最大化算法解决）。隐马尔可夫模型（HMM）主导了语音和序列标记数十年。
技术洞察
关键思想是随着时间的推移动态规划。前向算法将到达每个状态的所有路径的概率相加，而维特比则保留单个最可能的路径，两者在时间上都与状态平方乘以序列长度成正比。 Baum-Welch 在给定当前参数的情况下估计预期状态占用率和重新估计转移和发射概率之间交替，迭代直到收敛到可能性的局部最大值。
战略影响
成本与预算
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
更清晰的判决
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
质量控制
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
隐马尔可夫模型的未来
循环网络和变压器在很大程度上取代了语音和语言的 HMM，因为它们捕获了一阶马尔可夫链无法捕获的长程非线性依赖性。然而，HMM 在可解释性、小数据和明确的状态语义很重要的地方生存下来：生物信息学、时间序列分割、故障检测和金融。预计将继续在混合和设备上管道中使用，并作为更丰富的潜变量和状态空间模型的概念垫脚石。
现实世界的实施
词性标记，将每个单词标记为名词、动词或形容词
生物信息学中的基因和蛋白质序列分析
经典自动语音识别系统中的声学建模
检测金融和传感器时间序列中的状态或片段
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
不断探索
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常见问题
什么是隐藏马尔可夫模型？
隐马尔可夫模型描述了一个系统，该系统通过您无法直接看到的隐藏状态移动，并沿途发出可观察的输出。它为早期语音识别、基因查找和词性标记提供了动力。
隐马尔可夫模型中的“隐”指的是什么？
您只能看到发出的观察结果；底层状态序列是隐藏的，必须推断出来。
HMM 假设的马尔可夫性质是什么？
在一阶马尔可夫链中，未来仅取决于当前状态，而不取决于完整的历史。
哪种算法可以找到单个最可能的隐藏状态序列？
维特比使用动态规划来保留到达每个状态的最可能路径，恢复最佳的整体状态序列。
哪三组概率完全指定 HMM？
HMM 由其开始位置、状态如何转换以及状态如何发出观察结果来定义。
Baum-Welch 算法有什么作用？
Baum-Welch 是一种 EM 程序，它迭代地重新估计转变和发射概率以最大化数据可能性。