hidden-markov-models

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문제는 전통적인 필기 인식과는 조금 다릅니다. 나는 다음과 같은 수천 개의 데이터 세트를 가지고있다. 그려진 문자 하나에 대해 필자는 펜을 눌렀을 때 좌표가 여러 개 연속적으로 나타납니다. 그래서 이것은 순차적 (일시적인) 문제입니다. 필자는이 데이터를 기반으로 손으로 쓴 문자를 분류하고 학습을 위해 HMM을 구현하고 싶습니다. 그러나 이것이 올바른 접근

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숨겨진 마르코프 모델에 대한 병렬 전방 - 후진 알고리즘

부 프로젝트로서, NVidia 그래픽 카드에 대해 숨겨진 마르코프 모델을 구현하여 신속하게 실행하고 많은 코어를 사용할 수있게하고 싶습니다. 나는 Forward-Backward 알고리즘을보고 있으며 여기서 내가 병렬화 할 수있는 것이 무엇인지 궁금해하고 있었습니까? 예를 들어 알고리즘의 앞쪽 부분을 보면 행렬 곱셈을 병렬로 수행하기 위해 나눌 수 있지만 이

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가 정의가 잘못 될 수있다

매트릭스에서 마르코프 모델을 생성, 그래서 나는 다음과 같은 종류의 매트릭스에서 마르코프 모델을 생성해야 .. 저를 수정하시기 바랍니다 { "4": [{2 : "two", 3 : "one", 2 : "exit"}, {...}], "three": [{...} ]} 에 표시된 번호 나는이 파이썬을 사용하고 .. 특정 상태로의 전환이 발생 않습니다 기본적으로 몇

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P (λ)가 숨겨진 마코프 모델의 사전 확률임을 의미합니까?

주어진 다음의 파라미터 : λ = (A, B, π). {(| 상태 Q [J] t에서 + 1 상태 Q [I] t에서) P} A는 상태 천이 행렬 A = {A [I] [J]} =에게 = B = 관측 행렬 및 π = 초기 분포. 다음 문장이 올 바르니? (λ와 A 사이의 관계를 명시 적으로 만든다) : a [i] [j] = P (t + 1에서의 상태 q [i])

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NLTK에서 감독되지 않은 HMM 훈련

나는 단지 nltk에서 아주 간단한 감독되지 않은 HMM 훈련을하려고합니다. 고려 : import nltk trainer = nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer() from nltk.corpus import gutenberg emma = gutenberg.words('austen-emma.txt') m = traine

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훈련 된 HMM을 사용하여 주어진 시퀀스에 대한 출력 상태를 생성하는 jahmm-

Jahmm을 사용하여 입력 시퀀스를 사용하여 HMM을 학습했습니다. 교육이 끝나면 HMM 모델과 초기 입력 순서를 배웠습니다. 학습 된 HMM 모델을 사용하여 입력 시퀀스의 출력 상태를 어떻게 생성합니까?

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HiddenMarkovModelTrainer 객체를 초기화하십시오.

저는 제스처 인식을 파이썬으로하고 있으며, 숨겨진 마르코프 모델을 관리 할 수있는보다 완벽한 라이브러리는 nltk입니다. 그러나 내가 이해할 수없는 것이 있습니다. 우선 데이터입니다. 나는 제스처의 좌표를 가지고 있고 그것들을 8 클러스터로 (k- 수단으로) 클러스터 화했다. 그래서 이것은 제 제스처 구조입니다 : raw coordinates x,y: [[

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제스처 빌더로 안드로이드에 멀티 터치 라이브러리를 가질 수 있습니까? 아니면 onTouchEvent가 유일한 탈출구입니까?

gestureBuilder로 안드로이드에서 멀티 터치 라이브러리를 사용할 수 있습니까? 아니면 onTouchEvent가 유일한 방법입니까? 안드로이드에는 멀티 터치를 지원하는 앱이 너무 많아서 멀티 터치에서 제스처 감지 용 라이브러리를 직접 만들지 않습니까?

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K-Means 클러스터링과 벡터 양자화의 차이점은 무엇입니까?

K-Means Clustering과 Vector Quantization의 차이점은 무엇입니까? 그들은 매우 비슷하게 보입니다. 저는 숨겨진 마르코프 모델을 다루고 있으며, 특징 벡터로부터 심볼을 추출해야합니다. 심볼을 추출하려면 벡터 양자화 또는 Kmeans 클러스터링을 수행합니까?

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MATLAB의 hmmtrain은 상태 1에서 초기 천이로 가정합니다.

MATLAB 통계 도구 상자 기능 hmmtrain.m은 모델이 초기에 교육 과정 전에 상태 1에 있다고 가정합니다. 이 "기능"을 끌 수있는 방법이 있습니까? 예 : >> y = [ 3 3 1 2 3 ]; >> H = eye(3); >> T = ones(3)/3; >> [ T, H ] = hmmtrain(y, T, H) T = 0 0.