Trabajo en una gran cantidad de modelos estadísticos, como Hidden Markov Models y Gaussian Mixture Models. Veo que entrenar buenos modelos en cada uno de estos casos requiere una gran cantidad de datos (> 20000 oraciones para HMM) que se toman de entornos similares como el uso final. Mi pregunta...
Pregunta : ¿La configuración a continuación es una implementación sensata de un modelo de Markov oculto? Tengo un conjunto de datos de 108,000observaciones (tomadas en el transcurso de 100 días) y aproximadamente 2000eventos a lo largo de todo el período de observación. Los datos se parecen a la...
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Estoy leyendo este artículo: el traductor de Skype donde usan CD-DNN-HMM (Redes neuronales profundas dependientes del contexto con modelos ocultos de Markov). Puedo entender la idea del proyecto y la arquitectura que han diseñado, pero no entiendo cuáles son los senones . He estado buscando una...
En esta pregunta popular , la respuesta altamente votada hace que MLE y Baum Welch se separen en la adaptación HMM. Para problemas de entrenamiento podemos usar los siguientes 3 algoritmos: MLE (estimación de máxima verosimilitud), entrenamiento de Viterbi (NO confundir con la decodificación de...
Esta es una pregunta bastante genérica: suponga que quiero construir un modelo para predecir la próxima observación basada en la anterior. norteNN observaciones (norteNNpuede ser un parámetro para optimizar experimentalmente). Básicamente, tenemos una ventana deslizante de características de...
Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona...
¿Es posible construir un modelo estadístico que prediga el próximo movimiento en un gráfico basado únicamente en movimientos pasados y la estructura del gráfico? He hecho un ejemplo para ilustrar el problema: El tiempo es discreto . En cada ronda permaneces en tu nodo / vértice actual o te...
He implementado los algoritmos Viterbi y Forward , por desgracia, no puedo entender cómo funciona el algoritmo Backward . Intuitivamente siento que necesito hacer lo mismo que en Forward solo hacia atrás, usando los valores calculados durante la propagación de Forward . ¿Es correcta mi intuición?...
Parece que puedo aprender los parámetros perfectamente y encontrar las probabilidades posteriores para los datos de entrenamiento, pero no tengo idea de cómo hacer nuevas predicciones sobre los nuevos datos. El problema en particular proviene de las probabilidades de transición que cambian en las...
Estoy tratando de entender cuál es la diferencia entre un HMM estándar y un HMM bayesiano. Wikipedia solo menciona brevemente cómo se ve el modelo, pero necesito un tutorial más detallado. ¿Alguien sabe de un documento o una implementación que pueda ver? También tengo problemas con la terminología...