隱馬可夫模型
隱馬可夫模型描述了一個系統，該系統透過您無法直接看到的隱藏狀態移動，並沿途發出可觀察的輸出。
概述
它為早期語音識別、基因查找和詞性標記提供了動力。
深入探討
隱馬可夫模型 (HMM) 假設過程隨時間在一組隱藏狀態之間跳躍，其中下一個狀態僅取決於當前狀態（馬可夫屬性）。你永遠不會直接觀察狀態；相反，每個狀態根據發射機率發射可觀察的符號。 HMM 由三個部分定義：初始狀態機率、狀態之間的轉移矩陣、輸出的發射機率。隨之而來的三個經典問題是：評估（觀察到的序列的可能性有多大，由前向演算法解決）、解碼（什麼隱藏路徑最能解釋觀察結果，由維特比演算法解決）和學習（根據資料估計參數，由鮑姆-韋爾奇期望最大化演算法解決）。隱馬可夫模型（HMM）主導了語音和序列標記數十年。
技術洞察
關鍵思想是隨著時間的推移動態規劃。前向演算法將到達每個狀態的所有路徑的機率相加，而維特比則保留單一最可能的路徑，兩者在時間上都與狀態平方乘以序列長度成正比。 Baum-Welch 在給定當前參數的情況下估計預期狀態佔用率和重新估計轉移和發射機率之間交替，迭代直到收斂到可能性的局部最大值。
戰略影響
成本與預算
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
更明確的決策
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
品質管控
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
隱馬可夫模型的未來
循環網路和變壓器在很大程度上取代了語音和語言的 HMM，因為它們捕捉了一階馬可夫鏈無法捕捉的長程非線性依賴性。然而，HMM 在可解釋性、小數據和明確的狀態語義很重要的地方生存下來：生物資訊學、時間序列分割、故障檢測和金融。預計將繼續在混合和設備上管道中使用，並作為更豐富的潛在變量和狀態空間模型的概念墊腳石。
現實世界的實施
詞性標記，將每個單字標記為名詞、動詞或形容詞
生物資訊學中的基因和蛋白質序列分析
經典自動語音辨識系統中的聲學建模
檢測金融和感測器時間序列中的狀態或片段
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
不斷探索
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常見問題
什麼是隱馬可夫模型？
隱馬可夫模型描述了一個系統，該系統透過您無法直接看到的隱藏狀態移動，並沿途發出可觀察的輸出。它為早期語音識別、基因查找和詞性標記提供了動力。
隱馬可夫模型中的「隱」指的是什麼？
您只能看到發出的觀察結果；底層狀態序列是隱藏的，必須推斷出來。
HMM 假設的馬可夫性質是什麼？
在一階馬可夫鏈中，未來僅取決於當前狀態，而不取決於完整的歷史。
哪一種演算法可以找到單一最可能的隱藏狀態序列？
維特比使用動態規劃來保留到達每個狀態的最可能路徑，以恢復最佳的整體狀態序列。
哪三組機率完全指定 HMM？
HMM 由其起始位置、狀態如何轉換、狀態如何發出觀察值來定義。
Baum-Welch 演算法有什麼作用？
Baum-Welch 是一種 EM 程序，它迭代地重新估計轉變和發射機率以最大化資料可能性。