Нечестное казино скрытые марковские модели

Автор: отрГригСоблазнила | 2024-06-25 07:29:00

Классификация последовательностей с использованием

Основы биоинформатики - Огурцов А.Н. 2013Методы биоинформационного анализаМножественное выравнивание последовательностейСкрытые марковские моделиСкрытая марковская модель (Hidden Markov model, НММ) - это статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, в которой задачей ставится разгадывание (восстановление) неизвестных параметров на основе наблюдаемых. Полученные параметры могут быть использованы в дальнейшем анализе, например, для распознавания образов. Первые заметки о скрытых марковских моделях опубликовал Баум в 1960-х, и уже в 70-х их впервые применили при распознавании речи. С середины 1980-х НММ применяются при анализе биологических последовательностей, в частности, ДНК.Марковский процесс - это случайный процесс, эволюция которого после любого заданного значения временного параметра t не зависит от эволюции, предшествовавшей t, при условии, что значение процесса в этот момент фиксировано ("будущее" процесса не зависит от "прошлого" при известном "настоящем"; или, иначе: "будущее" процесса зависит от "прошлого" лишь через "настоящее").Определяющее марковский процесс свойство принято называть марковским; впервые оно было сформулировано Андреем Андреевичем Марковым (1856-1922) - выдающимся русским математиком, внёсшим большой вклад в теорию вероятностей, математический анализ и теорию чисел. В работах 1907 г. А.А. Марков положил начало изучению последовательностей зависимых испытаний и связанных с ними сумм случайных величин. Это направление исследований известно под названием теории цепей Маркова (Markov chain). Кроме биоинформатики скрытые марковские модели применяются в криптоанализе и машинном переводе.В биоинформатике скрытые марковские модели служат для описания тонких различий, существующих между семействами гомологичных последовательностей. Метод скрытых марковских моделей (Hidden Markov model, НММ) эффективен и при сравнении дальних родственников, и при предсказании путей сворачивания белков. Только этот метод, полностью базирующийся на анализе последовательностей (то есть не

[Искусственный интеллект плиты] Машинное обучение 044

1 Скрытые Марковские Модели H1H1 H2H2 H L-1 HLHL X1X1 X2X2 X L-1 XLXL HiHi XiXi 1 2 K … 1 2 K … 1 2 K … … … … 1 2 K … x1x1 x2x2 x3x3 xLxL 2 1 K 2 00 2 Вероятности и вероятностные модели p1,p2,….p6 pi =1 i=1 6 Вероятностная модель с множеством дискретных исходов Вероятность последовательности выпадения значений P[5,3,2] = p1 p3 p2 1. Бросание кости 2. Случайные последовательности (аминокислоты или нуклеотиды) q1,q2,.qn – вероятности символов в последовательности Вероятность последовательности P(q1q2….qn) = П qi 3 Условные, совместные и полные вероятности Две кости D1 и D2. Одна кость – честная, другая - нечестная P(i|Dj) – вероятность выпадения i при условии, что была выбрана кость j P(Dj) – вероятность выбора кости P(i,Dj)=P(i|Di)P(Dj) условная вероятность или в общем виде - P(X,Y)=P(X|Y) P(Y) Продемонстрировать на доске на примере пирога жизни совместная вероятность P(X) = P(X,Y) = P(X|Y)P(Y) Y Y полная вероятность 4 Вероятность и правдоподобие Вероятность (probability) и правдоподобие (likelihood) Функция правдоподобия L( x) – это совместное распределение выборки из параметрического распределения, рассматриваемая как функция параметра. Сравните два вопроса: «Какова вероятность выпадения подряд трех шестерок из трех бросков?» «Насколько правдоподобно, что кости не шулерские, если из трех бросков выпало три шестерки?» Вероятность позволяет нам предсказывать неизвестные результаты, основанные на известных параметрах Правдоподобие позволяет нам оценивать неизвестные параметры, основанные на известных результатах. Здесь параметр – шулерская или не шулерская кость Правдоподобие – это всегда условная вероятность 5 Теорема Байеса и нечестное казино P(честная кость) =0.99 p1=p2=p3=p4=p5=p6=1/6 P(нечестная кость) =0.01

.

Нечестное казино скрытые марковские модели	отрГригСоблазнила	НЕПРЕРЫВНОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ БАЗОВЫХ ЖЕСТОВ В
МОДЕЛИ, МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ И АРХИТЕКТУРЫ	(4.1 / 3812 отзывов)	Скрытые марковские модели Ещё один широко известный и популярный класс вероятностных моделей скрытые марковские модели (hidden Markov models, HMM).
ВВЕДЕНИЕ В БИОИНФОРМАТИКУ	(4.7 / 1347 отзывов)	Скрытые марковские модели (СММ), спецификация которых была опубликована еще в конце 60-х годов, в последнее время стали очень популярны.

Вероятностные модели: примеры и картинки / Хабр

УДК 004.934 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ НА ОСНОВЕ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ ОТДЕЛЬНЫХ СЛОВ А. Н. Савин, Н. Е. Тимофеева, А. С. Гераськин, Ю. А. Мавлютова Савин Александр Николаевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры дискретной математики и информационных технологий, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского, 410012, Россия, Саратов, Астраханская, 83, [email protected] Тимофеева Надежда Евгеньевна, заведующий лабораторией теоретических проблем информатики и ее приложений кафедры дискретной математики и информационных технологий, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского, 410012, Россия, Саратов, Астраханская, 83, [email protected] Гераськин Алексей Сергеевич, кандидат педагогических наук, доцент кафедры теоретических основ компьютерной безопасности и криптографии, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского, 410012, Россия, Саратов, Астраханская, 83, [email protected] Мавлютова Юлия Альбертовна, старший лаборант лаборатории теоретических проблем информатики и ее приложений кафедры дискретной математики и информационных технологий, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского, 410012, Россия, Саратов, Астраханская, 83, [email protected] Приведены результаты разработки программных модулей, реализующих систему распознавания речи на основе скрытых Марковских моделей отдельных слов и использования линейного предсказания при кодировании признаков звукового сигнала. Обосновывается структура системы распознавания речи, использующая скрытые марковские модели отдельных слов, состоящая из четырех модулей: модуль выделения слов из звукового потока, модуль анализа признаков слова, модуль обучения скрытых марковских моделей и модуль распознавания слов. Приводятся алгоритмы формирования скрытых марковских моделей с лево-правой топологией для отдельных слов требуемого словаря команд системы управления объекта, основанные на кодировании признаков звукового сигнала, использующего линейные предсказания. Приведены результаты оценки достоверности последовательности наблюдений, соответствующих отдельным словам, получаемым с помощью предложенного алгоритма обработки. Разработанные программные модули позволяют эффективно подготавливать необходимые исходные данные и формировать таким образом требуемый словарь команд системы управления объекта, строить скрытые марковские модели отдельных слов, проводить их обучение с помощью алгоритма Баума-Велша. Построенные словари команд предполагается использовать в интеллектуальных системах управления различными объектами. Ключевые слова: скрытые марковские модели, кепстральный анализ, распознавание речи, метод Баума-Велша. РО!: 10.18500/1816-9791 -2017-17-4-452-464 ВВЕДЕНИЕ Распознавание голоса в компьютерных системах весьма распространено. Распознавание речи и, как следствие, голосовая идентификация нашли свое применение во всех сферах человеческой деятельности. Благодаря системам распознавания речи обеспечивается безопасность от несанкционированного проникновения в защищенную зону. Такие системы содержат базу данных голосов

Основным формальным аппаратом при этом являются скрытые марковские модели (СММ) [5] и их модификации. Одно из направлений исследований связано с задачами анализа Семинар был посвящен обсуждению нового для нас аппарата скрытых мар-ковских моделей. Скрытая марковская модель (СММ) статистическая модель, имитирую-щая