网格中的每一列都显示了可能的的天气状态，并且每一列中的每个状态都与相邻列中的每一个状态相连。而其状态间的转移都由状态转移矩阵提供一个概率。在每一列下面都是某个时间点上的观察状态，给定任一个隐藏状态所得到的观察状态的概率由混淆矩阵提供。
2018-01-14 11:48
连接时序模型（CTC）取代传统隐马尔科夫模型（HMM），被应用到语音识别中，其特点显著，能够针对识别序列进行整体建模，带
2019-08-06 11:44
，DTW），隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和人工神经元网络（Artificial Neural Networks，ANN）。
2018-04-20 14:55
项加到非线性项来增强非线性神经网络的记忆能力。虽然这项成果实现了一个完整的系统，然而当真正用在语音识别上时，性能还是无法超越隐马尔科夫模型。
2019-04-22 11:27
因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行
2022-07-29 10:01
代码见model/table.py文件，针对隐马尔科夫的三个概率矩阵，分别设计了三个数据表存储。这样的好处很明显，汉字的转移概率矩阵是一个非常大的稀疏矩阵，直接文件存储占用空间很大，并且加载的时候也只能一次性读入内存
2017-12-11 16:22
软件质量目标控制按照分层法分解为人、软件元、开发方法、设备及材料和工程环境五个度量要素，软件质量状态依据各度量要素分为优、良、中、差四个决断因子，如果再定义出它们之间的概率转换关系，就会得到由这两组状态构成的隐马尔可夫
2019-05-20 08:18
这里“ MM ”-马尔可夫模型,不是跟中国网络俗语“ 美眉 ”有关，而是跟俄国的“老司机” 马尔可夫 有关。 这位“
2018-05-29 19:18
知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道掷出这个结果的概率。看似这个问题意义不大，因为掷出来的结果很多时候都对应了一个比较大的概率。
2019-03-19 11:32
为了实现基于HMM的驾驶行为预测，该过程必须分为两部分：第一部分是模型的训练，第二部分是估计最可能的隐藏状态序列。为了训练HMM，Baum - Welch算法（也称为期望最大化）将被用来估计最大似然
2018-10-12 14:53
