background preloader

HMM

Facebook Twitter

Baum–Welch algorithm. In electrical engineering, computer science, statistical computing and bioinformatics, the Baum–Welch algorithm is used to find the unknown parameters of a hidden Markov model (HMM).

Baum–Welch algorithm

It makes use of the forward-backward algorithm and is named for Leonard E. Archive.nbuv.gov.ua/portal/natural/bionint/2010_1/Zbitneva.pdf. Создание генератора сказок средствами Delphi - Реферат.ру. Если отсутствует содержание работы или её текст искажен, то скачивайте архивный zip-файл. Untitled Сказка - это один из основных жанров устного народнопоэтического творчества и является наиболее известным для самого широкого круга читателей (детского и взрослого возраста). Это эпическое, преимущественно прозаическое художественное произведение авантюрного, волшебного или бытового характера в большинстве своем с установкой на вымысел.

Много лет авторы доносили свои произведения до читателей посредством книги, печатной продукции. Но с появлением новых технологий способов представления информации стало намного больше. Актуальность работы в том, что настоящее время существует мало различных программ генерации сказок самим пользователем. Цель нашей работы - создать программу генерации сказок средствами Delphi. Скрытые марковские модели. Автоматизированные системы распознавания речи - referat.doc. Автоматизированные системы распознавания речискачать (243 kb.)Доступные файлы (1): содержание referat.doc ВВЕДЕНИЕИзучением человеческой речи занимаются давно.

Автоматизированные системы распознавания речи - referat.doc

В середине ХХ века возникает проблема автоматического распознавания речи вычислительными машинами. За полвека ученым удалось накопить огромное количество знаний о предмете исследований. Основной техникой для многих систем распознавания речи является статистический метод, называемый скрытым Марковским моделированием (HMM). Области применения систем автоматического распознавания речи самые разнообразные. Факторами, сдерживающими широкое внедрение систем автоматического распознавания речи, являются: сложность реализации в малогабаритной мобильной аппаратуре из-за высоких вычислительных расходов и их значительной неравномерности, а так же необходимость хранения в памяти большого словаря (набора моделей распознаваемых речевых единиц); значительное ухудшение параметров качества в условиях помех.

Классификация Структура. Corpus-based word frequency lists, collocates, and n-grams. Lang/src/main/java/com/kodart/lang/models/BigramModel.java at master · kodart/lang. Www.hse.ru/data/2012/04/23/1211700020/ГОС_МАГ_2011_АИД.pdf. Import java.text.*; /** This class implements a Hidden Markov Model, as well as. Скрытые марковские модели. Скрытые марковские модели (СММ), спецификация которых была опубликована еще в конце 60-х годов, в последнее время стали очень популярны.

Скрытые марковские модели

Во-первых, математическая структура СММ очень богата и позволяет решать математические проблемы различных областей науки. Во-вторых, грамотно спроектированная модель дает на практике хорошие результаты работы. В этом руководстве мы рассмотрим скрытые марковские модели и их применение в отдельных аспектах распознавания речи. Введение[править] Происходящие явления можно описывать как сигналы. Для описания сигналов часто нужны математические модели. Модели очень успешно применяются на практике, позволяя создавать эффективные рабочие системы: системы прогноза, распознавания, идентификации. В области распознавания речи используются оба типа моделей, но в этом руководстве мы обсудим только одну, статистическую модель, а именно — скрытую марковскую модель (СММ).

Теория скрытых марковских моделей не нова. Структура учебника следующая. Состояний, . В виде где , где и. Генератор текста на основе триграмм (python) В данной статье описывается как сгенерировать псевдотекст на основе триграммной модели.

Генератор текста на основе триграмм (python)

Полученный текст вряд ли возможно где-либо использовать, тем не менее это неплохая иллюстрация использования статистических методов обработки естественного языка. Пример работы генератора можно посмотреть здесь. Сухая теория И так, наша задача сгенерировать текст. Это значит, нам нужно взять слова и выстроить их в определенном порядке. P = P(счастье) P(есть|счастье) P(удовольствие|счастье есть) P(без|счастье есть удовольствие) P(раскаяния|счастье есть удовольствие без) Рассчитать вероятность P(счастье) дело нехитрое: нужно всего лишь посчитать сколько раз это слово встретилось в тексте и поделить это значение на общее число слов. Logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlbayes/06-hmm.pdf. Алгоритм вперёд-назад. Алгоритм «прямого-обратного» хода — алгоритм для вычисления апостериорных вероятностей последовательности состояний при наличии последовательности наблюдений.

Алгоритм вперёд-назад

Иначе говоря, алгоритм, вычисляющий вероятность специфической последовательности наблюдений. Алгоритм применяется в трёх алгоритмах скрытых Марковских моделей. Краткий обзор[править | править исходный текст] Алгоритм включает три шага: вычисление прямых вероятностейвычисление обратных вероятностейвычисление сглаженных значений Прямые и обратные шаги часто называют «прямым проходом по сообщению» и «обратным проходом по сообщению». Формальное описание[править | править исходный текст] Далее будем рассматривать в качестве базовой матрицы эмпирическую матрицу вероятностных значений, а не распределения вероятности. (для) данной случайной переменной , представляющего все возможные состояния в скрытой марковской модели будет представлена матрицей . Была определена как: — «зонтик».

Был бы определен как: Курсы лаборатории компьютерной графики. Авторы: Дмитрий Кропотов,Дмитрий Ветров Начало: 31 октября 2009 Конец: 15 ноября 2009 (23:59) Задание состоит из трех вариантов.

Курсы лаборатории компьютерной графики

Распределение вариантов задания по студентам см. здесь. Тем, кто хочет выполнить это задание, но по каким-либо причинам не выполнял первое задание, нужно написать письмо и получить номер варианта. Среда реализации для всех вариантов – MATLAB. Вариант 1 Формулировка задания Рассматривается классическая скрытая марковская модель первого порядка, в которой полное правдоподобие задается как: Пусть скрытая компонента в произвольный момент времени может принимать значения из множества.