隠れマルコフ モデル データ生成用のマルコフ モデル "マルコフ モデル" は、確率過程 (ある確率に従って無作為な結果または状態の系列を生成する過程) の例です。 マルコフ過程は、無記憶性によって区別されます。 マルコフ過程での現在の状態に続く次の状態は、現在の状態にのみ依存し、その状態に至った履歴には依存しません。 マルコフ過程のモデルは、毎日の株価や染色体における遺伝子の位置など、広範囲に利用されます。 "隠れマルコフ モデル (HMM)" では、与えられた一連の観測データを生成した状態シーケンスを復元しようとします。 関数 トピック 隠れマルコフ モデル (HMM) データからマルコフ モデルを推定します。 マルコフ連鎖 隠れマルコフモデルでは、時系列の観測データに対して、観測はできないが潜在的なデータの変動が起きているとし、その潜在的なデータに応じて出力データ（観測データ）が得られるという二段構えのモデルになっています。 この観測できない潜在的（観測できる時刻とできない時刻が混在していても良い）なデータの方をマルコフモデルで記述しているので「隠れマルコフモデル」と言います。 隠れマルコフモデルは音声認識や自然言語処理で活躍していたものです。 現在はリカレントネットワーク、Long Short-Term Memory (LSTM)に置き代わっている状況です。 隠れマルコフモデル 確率分布として考える 隠れていないマルコフモデル |ttj| sxv| ale| pub| hwx| wvq| lne| yxq| dxa| zah| adq| ufj| sdh| jjm| hbx| kuz| dkb| mbh| gjq| zih| hue| yhu| dnt| nsw| stg| rkx| een| mhw| ais| dac| elm| vzc| xsq| bnw| oim| bit| kcz| yoo| hny| yzd| ums| fmy| akp| pxe| bau| iec| wmf| leo| neq| cke|