Memperkenalkan model peralihan keadaan pembelajaran mesin

Model peralihan keadaan ialah model pembelajaran mesin biasa yang digunakan untuk menerangkan corak perubahan keadaan sistem, proses atau peristiwa. Ia boleh meramalkan keadaan masa hadapan atau membuat kesimpulan keadaan sebelumnya berdasarkan keadaan yang diperhatikan. Oleh itu, ia digunakan secara meluas dalam bidang seperti ramalan siri masa, model bahasa, pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan isyarat dan terjemahan mesin. Model peralihan negeri memainkan peranan penting dalam bidang ini, membantu kami memahami dan meramalkan perubahan keadaan yang kompleks. Dengan mempelajari kebarangkalian peralihan keadaan dalam model, kita boleh lebih memahami dan meramalkan peristiwa masa hadapan. Ini sangat membantu untuk membuat keputusan dan menyelesaikan masalah. Oleh itu, model peralihan keadaan adalah sangat penting dalam pembelajaran mesin.

Model peralihan keadaan ialah kaedah untuk menerangkan hubungan peralihan antara keadaan, biasanya dinyatakan melalui kebarangkalian. Oleh itu, ia juga dipanggil model peralihan keadaan probabilistik. Model peralihan keadaan probabilistik biasa termasuk rantai Markov, model Markov tersembunyi dan medan rawak bersyarat. Seterusnya, kami akan memperkenalkan model ini secara berasingan.

1. Rantaian Markov

Rantaian Markov ialah model peralihan keadaan kemungkinan, yang menganggap bahawa keadaan semasa hanya berkaitan dengan keadaan sebelumnya. Diwakili oleh graf terarah, nod mewakili keadaan dan tepi mewakili peralihan keadaan. Kebarangkalian peralihan diterangkan oleh matriks peralihan keadaan. Rantaian Markov digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan imej, pemprosesan isyarat, dll.

2. Model Markov Tersembunyi

Model Markov tersembunyi ialah model peralihan keadaan probabilistik biasa Ia menganggap bahawa keadaan sistem tidak boleh diperhatikan dan keadaan hanya boleh disimpulkan melalui output yang diperhatikan. Model Markov tersembunyi boleh diwakili oleh graf terarah, di mana setiap nod mewakili keadaan dan setiap tepi mewakili hubungan peralihan antara keadaan Walau bagaimanapun, tidak seperti rantai Markov, model Markov tersembunyi juga mempunyai nod Output mewakili pemerhatian yang mungkin dihasilkan oleh setiap negeri. Model Markov tersembunyi menggunakan matriks peralihan keadaan dan matriks kebarangkalian cerapan untuk menerangkan kebarangkalian peralihan antara keadaan dan kebarangkalian bahawa keadaan menghasilkan nilai cerapan tertentu. Model Markov Tersembunyi digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan, bioinformatik dan bidang lain.

3. Medan Rawak Bersyarat

Medan rawak bersyarat ialah model peralihan keadaan kemungkinan berdasarkan graf tidak berarah, yang menganggap bahawa setiap keadaan bukan sahaja bergantung pada keadaan sebelumnya, tetapi juga bergantung pada set pembolehubah pemerhatian . Medan rawak bersyarat boleh diwakili oleh graf tidak terarah, di mana setiap nod mewakili pembolehubah keadaan atau pemerhatian, dan setiap tepi mewakili hubungan antara nod. Medan rawak bersyarat menggunakan fungsi ciri dan pemberat untuk menerangkan kebarangkalian peralihan keadaan, dan menyelesaikan parameter model dengan memaksimumkan kebarangkalian bersyarat. Medan rawak bersyarat digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan imej, bioinformatik dan bidang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan model peralihan keadaan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!