隐马尔科夫模型
隐马尔可夫模型原理
隐马尔可夫模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用来
描述状态序列的概率模型。
它基于马尔可夫链的理论，假设系统的状态是一个没有直接观察到的随机过程，但可以通过观察到的结果来推断。
HMM的原理可以分为三个关键要素：状态集合、转移概率矩
阵和观测概率矩阵。
1. 状态集合：HMM中的状态是不能直接观测到的，但可以从
观测序列中推断出来。
状态集合可以用S={s1, s2, ..., sn}表示，其中si表示第i个状态。
2. 转移概率矩阵：转移概率矩阵A表示在一个时间步从状态
si转移到状态sj的概率。
可以表示为A={aij}，其中aij表示从状态si到状态sj的转移概率。
3. 观测概率矩阵：观测概率矩阵B表示在一个时间步观测到
某个输出的概率。
可以表示为B={bj(o)}，其中bj(o)表示在状
态sj下观测到输出o的概率。
通过这些要素，HMM可以用来解决三类问题：
1. 评估问题：给定模型参数和观测序列，计算观测序列出现的概率。
可以使用前向算法或后向算法解决。
2. 解码问题：给定模型参数和观测序列，寻找最可能的状态序
列。
可以使用维特比算法解决。
3. 学习问题：给定观测序列，学习模型的参数。
可以使用Baum-Welch算法进行无监督学习，或使用监督学习进行有标注数据的学习。
总之，HMM是一种可以用来描述随机过程的模型，可以用于许多序列预测和模式识别问题中。
它的简洁性和可解释性使其成为机器学习领域中重要的工具之一。
隐马尔科夫模型(原理图解)
• 下时期状态只取决于当前时期状态和转移概率 P ( q t S j|q t 1 S i , q t 2 S k ,) P ( q t S j|q t 1 S i )
qt-1
t-1时 刻
3
qt
t时刻
q1 q2 q3 … qt-1
T=1 T=2 T=3
t-1时 刻
qt
t 时刻
S1
隐
藏
S2
)
aa2102 S2
S1
a11 S1 a12 2 ( 2 )
S2
a21
S1
S2
a22 aa0233
1(3) S3
S2
a22 a23
2 (3) S3
S2
SaN0a5aN014aaNNN2
1(4 S4
)
S3
a32 2 ( 4 ) a33 S4
SN
1(5)
O1
S5 O2
2 (5) S5 O3
3 (1 ) t=T-
S1
a11 a12
t=3
t=4
t=5
SS11
a11 a12
SS11
a11 a12
a21
SS22 a22
S2 a22
S2 a22
S2 a22
SS22
a23
a23
a23
a23
a31 a32
a32
a32
a32
S3 a33
SS33 a33
S3
a33
S3 a33
S3
I-隐藏状态
b2(Q3)
Q2
…
…
…
…
…
QM
QM
QM
…
QM
隐马尔可夫模型的基本用法
隐马尔可夫模型的基本用法隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种用于描述随机过程的概率模型，它在自然语言处理、语音识别、生物信息学、金融分析等领域得到了广泛应用。
本文将介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学表达、参数估计、解码算法等内容，希望对读者理解和应用该模型有所帮助。
一、隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型是一个二元组（Q, O, A, B, π），其中：Q = {q1, q2, …, qN}是状态集合，表示模型中可能出现的所有状态；O = {o1, o2, …, oT}是观测集合，表示模型中可能出现的所有观测；A = [aij]是状态转移矩阵，其中aij表示从状态i转移到状态j的概率；B = [bj(k)]是观测概率矩阵，其中bj(k)表示在状态j下观测到k的概率；π = [πi]是初始状态概率向量，其中πi表示模型开始时处于状态i的概率。
隐马尔可夫模型的基本假设是：每个时刻系统处于某一状态，但是我们无法观测到该状态，只能观测到该状态下产生的某个观测。
因此，我们称该状态为隐状态，称观测为可观测状态。
隐马尔可夫模型的任务就是根据观测序列推断出最有可能的隐状态序列。
二、隐马尔可夫模型的数学表达隐马尔可夫模型的数学表达可以用贝叶斯公式表示：P(O|λ) = ∑Q P(O|Q, λ)P(Q|λ)其中，O表示观测序列，Q表示隐状态序列，λ表示模型参数。
P(O|Q, λ)表示在给定隐状态序列Q和模型参数λ的条件下，观测序列O出现的概率；P(Q|λ)表示在给定模型参数λ的条件下，隐状态序列Q出现的概率。
P(O|λ)表示在给定模型参数λ的条件下，观测序列O出现的概率。
根据贝叶斯公式，我们可以得到隐状态序列的后验概率：P(Q|O,λ) = P(O|Q,λ)P(Q|λ)/P(O|λ)其中，P(O|Q,λ)和P(Q|λ)可以通过模型参数计算，P(O|λ)可以通过前向算法或后向算法计算。
隐马尔科夫模型
21
四、隐马尔可夫模型的计算 ----HMM的训练
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四、隐马尔可夫模型的计算 ----HMM的训练
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四、隐马尔可夫模型的计算 ----HMM的训练
24
25
在HMM中，模型的训练是指在给定初始模型参数 后，用模型输出对其进行校正，来优化模型参数。 由于HMM的随机性，最初的模型不可能是最佳的。 参数优化的过程表明HMM的模型参数可根据语音 的变化不断调整。 HMM的训练是三个问题中最困难的一个，目前尚 无求解这个问题的解析方法。所以，只能用迭代法 (如Baum-Welch法)或最佳梯度法。
• HMM 的状态是不确定或不可见的，只有通过 观测序列的随机过程才能表现出来 • 观察到的事件与状态并不是一一对应，而是通 过一组概率分布相联系 • HMM是一个双重随机过程，两个组成部分： – 马尔可夫链：描述状态的转移，用转移概 率描述。 – 一般随机过程：描述状态与观察序列间的 关系， 用观察值概率描述。
• X(t+1) = f( X(t) )
3
马尔科夫链
时间 和 状态 都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链， 记作{Xn = X(n), n = 0,1,2,…}
– 在时间集T1 = {0,1,2,…}上对离散状态的过程相继观察
的结果
链的状态空间记做I = {a1, a2,…}, ai∈R. 条件概率Pij ( m ,m+n)=P{Xm+n = aj|Xm = ai} 为马氏链在时刻 m 处于状态 ai条件下，在时刻 m+n 转移到状态aj的转移概率。
Observed Ball Sequence
8
S1
S2
S3
Probabilistic parameters of a hidden Markov model (example) S — 马尔科夫链状态 y — 可观测序列 a — 状态转移概率 b — 每个马尔科夫状态下的输出概率 （条件概率） 9
隐马尔科夫(HMM)模型详解及代码实现
机器学习之隐马尔科夫模型（HMM）机器学习之隐马尔科夫模型（HMM）1、隐马尔科夫模型介绍2、隐马尔科夫数学原理3、Python代码实现隐马尔科夫模型4、总结隐马尔可夫模型介绍马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM）是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测从而产生观测随机序列的过程，属于一个生成模型。
下面我们来从概率学角度定义马尔科夫模型，从一个典型例子开始：假设有4个盒子，每个盒子里面有不同数量的红、白两种颜色的球，具体如下表：盒子编号1234红球数5368白球数5742现在从这些盒子中取出T个球，取样规则为每次选择一个盒子取出一个球，记录其颜色，放回。
在这个过程中，我们只能观测到球的颜色的序列，观测不到球是从哪个盒子中取出来的，即观测不到盒子的序列，这里有两个随机序列，一个是盒子的序列（状态序列），一个是球的颜色的观测序列（观测序列），前者是隐藏的，只有后者是可观测的。
这里就构成了一个马尔科夫的例子。
定义是所有的可能的状态集合，V是所有的可能的观测的集合：其中，Ｎ是可能的状态数，Ｍ是可能的观测数，例如上例中Ｎ＝４，Ｍ＝２。
是长度为T的状态序列，是对应的观测序列：A是状态转移概率矩阵：其中， 是指在时刻处于状态的条件下在时刻转移到状态的概率。
B是观测概率矩阵：其中， 是指在时刻处于状态的条件下生成观测的概率。
是初始状态概率向量：其中， 是指在时刻=1处于状态的概率。
由此可得到，隐马尔可夫模型的三元符号表示，即称为隐马尔可夫模型的三要素。
由定义可知隐马尔可夫模型做了两个基本假设：(1)齐次马尔科夫性假设，即假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻的状态只和-1状态有关；(2)观测独立性假设，观测只和当前时刻状态有关；仍以上面的盒子取球为例，假设我们定义盒子和球模型：状态集合： = {盒子1，盒子2，盒子3，盒子4}， N=4观测集合： = {红球，白球} M=2初始化概率分布：状态转移矩阵：观测矩阵:（1）转移概率的估计：假设样本中时刻t处于状态i，时刻t+1转移到状态j 的频数为那么转台转移概率的估计是：（2）观测概率的估计：设样本中状态为j并观测为k的频数是那么状态j观测为k的概率， （3）初始状态概率的估计为S个样本中初始状态为的频率。
《隐马尔可夫模型》课件
隐马尔可夫模型在许多领域都有应用，如语音识 别、自然语言处理、生物信息学和金融预测等。
隐马尔可夫模型的应用领域
01
语音识别
用于将语音转换为文本，或识别说 话人的意图。
生物信息学
用于分析基因序列、蛋白质序列和 代谢物序列等。
03 隐马尔可夫模型的建立
观察概率矩阵的确定
总结词
观察概率矩阵描述了在给定状态下，观察到不同状态的概率 分布。
详细描述
观察概率矩阵是隐马尔可夫模型中的重要组成部分，它表示 了在给定状态下，观察到不同状态的概率分布。例如，在语 音识别中，观察概率矩阵可以表示在特定语音状态下发出不 同音素的概率。
状态转移概率矩阵的确定
VS
原理
通过动态规划找到最大概率的路径，该路 径对应于最可能的隐藏状态序列。
05 隐马尔可夫模型的优化与 改进
特征选择与模型参数优化
要点一
特征选择
选择与目标状态和观测结果相关的特征，提高模型预测准 确率。
要点二
模型参数优化
通过调整模型参数，如状态转移概率和观测概率，以改进 模型性能。
高阶隐马尔可夫模型
初始状态概率分布表示了隐马尔可夫模型在初始时刻处于各个状态的概率。这个概率分布是隐马尔可 夫模型的重要参数之一，它决定了模型在初始时刻所处的状态。在某些应用中，初始状态概率分布可 以根据具体问题来确定，也可以通过实验数据来估计。
04 隐马尔可夫模型的训练与 预测
前向-后向算法
前向算法
用于计算给定观察序列和模型参 数下，从初始状态到某个终止状 态的所有可能路径的概率。
《隐马尔可夫模型》 ppt课件
隐马尔科夫模型
1.0 骰子A
1: 1/6
2: 1/6 3: 1/6 4: 1/6 5: 1/6 6: 1/8
0
3: 1/8
4: 3/16
5: 3/16
6: 3/8
0.2
HMM将两个序列相联系起来：
1. 由离散隐状态组成的状态序列(路径)
Q = (q1,…,qT), 每个qt∈S均是一个状态
… 124552646214614613613666166466163661636616361651561511514612356234
问题 1 – 评估问题
给定
一个骰子掷出的点数记录
124552646214614613613666166466163661636616361651561511514612356234
i=N i=N-1
α(t,i)
i=5
i=4
i=3
i=2
i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N
1. 初始化
i=N-1
2. α(1,i)=π(i)b(i,o1)
i=5
i=4
i=3
i=2
i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1
t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1
t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
3.学习问题
• 给定一系列观察序列样本, 确定能够产生出这些序列的模 型 =(π, A, B)
第十章 隐马尔科夫模型《统计学习方法》课件
3、EM算法的M 步，极大化 第二项可写成：
求A,B,π
由约束条件 得：
，拉格朗日乘子法：
Baum Welch算法
3、EM算法的M 步，极大化 第三项：
求A,B,π
由约束条件：
学习算法 Baum Welch算法
将已上得到的概率分别用
表示：
学习算法 Baum Welch算法
四、预测算法
近似算法 维特比算法
后向算法
后向算法
前向后向统一写为：（ t=1 和t=T-1分别对应）
一些概率和期望值的计算
一些概率和期望值的计算
一些概率和期望值的计算
三、学习算法
监督学习方法 Baum-Welch 算法 Baum-Welch模型参数估计公式
学习算法
监督学习方法：
假设训练数据是包括观测序列O和对应的状态序列I
1、确定完全数据的对数似然函数 完全数据 完全数据的对数似然函数
Baum Welch算法
2、EM的E步 则：
对序列总长度T进行
Baum Welch算法
3、EM算法的M 步，极大化 第一项：
求模型参数A,B,π
由约束条件：
利用拉格朗日乘子：
求偏导数，并结果为0
得：
学习算法 Baum Welch算法
向前逐步求得结点
，得到最优路径
维特比算法
导入两个变量δ和ψ，定义在时刻t状态为i的所有单个路
径
中概率最大值为：
由定义可得变量δ的递推公式：
定义在时刻t状态为i的所有单个路径 中概率最大的路径的第t-1个结点为
Viterbi 方法
Viterbi 方法
例
1、初始化：在t=1时，对每一个状态i，i=1,2,3，求状态i 观测O1为红的概率，记为：
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前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
2i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
α(t,i)
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
1. 初始化
有限隐状态集 离散明字符集 初始状态概率矢量 状态转移概率矩阵 明字符生成概率矩阵 S={S1,…,SN} V={V1, ,VM} ,…,V π=(π1,…, πN) A=(aij)N× N B=(bjk)N× M
aij, bjk及πi均为概 率, 需满足概率的 性质(非负性, 正则 性等)
HMM记作 λ=(S, V, π, A, B) 或 λ=(π, A, B)
问题 1 – 评估问题
给定 一个骰子掷出的点数记录
124552646214614613613666166466163661636616361651561511514612356234
问题 会出现这个点数记录的概率有多大 ?
问题 2 – 解码问题
给定 一个骰子掷出的点数记录
124552646214614613613666166466163661636616361651561511514612356234
观察序列O
o1
o2
o3
o4
...
oT
HMM λ
状态序列Q
q1
q2
q3
q4
...
qT
赌场的例子中:
隐状态 AAAABAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAABAAAAAAAAA… 明观察 3 3 4 5 4 1 4 1 5 5 3 6 6 3 4 4 1 1 3 4 6 2 5 4 4 5 3 3 4 2 2 3 3 3 2 1 2 4 2 2 5 6 3 1 3 4 1…
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
λ* = max {P(O|λk): k=1,…,K}
两种可行的计算方法 前向算法 后向算法
前向算法
定义前向变量为
“在时间步 t, 得到t之前的所有明符号序列 , 且时间 步 t的观察符号是Si”这一事件的概率
α (t, i) = P(o1,…,ot, qt = Si| λ) 则
算法过程
前向算法过程演示
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
• 例如在估值问题中, 作为牺牲一定性能换取效率 的折衷策略 , 往往用在上式的等号右边用
学习问题
也称训练问题、参数估计问题
化准则
P(λ): P(λ|O): P(O|λ):
HMM的典型应用
基因识别问题
• 状态: 编码区域与非编码区域 • 字符: ATCG
多序列比对 结构分析与模式识别 语音识别
HMM的定义
赌场的例子中
隐状态集: S={骰子 A, 骰子 B} 明字符集: V={1,2,3,4,5,6} 初始状态概率: π1=1, π2=0 隐状态转移概率 :
a11=0.9, a12=0.1 a21=0.8, a22=0.2
初始状态
1: 2: 3: 1.0 4: 5: 骰子A 6: 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6
解码问题
所求的 Q应当在某个准则下是“最优”的 , 因此也称 Q为最优路径 , 解码问题即是确定 最优路径的问题。
全路径整体最优准则
Viterbi算法
qt=Si产生出 o1,…ot的最大概率，即
Viterbi算法
1.初始化 2.递归 3.终结
上述的 Viterbi 算法也是类似于前向算法的一 种格型结构。同样 , 由后向算法的思想出发 , 亦可推导出 Viterbi 算法的另一种实现方式。 Viterbi 算法得到的 max Q P(O,Q|λ) 和前向 后向算法计算出的∑Q P(O,Q|λ) 之间的联系
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
3. 计算P(O|λ)
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
学习问题
• 给定一系列观察序列样本, 确定能够产生出这些序列的模 型=(π, A, B) • 如何从大量的点数序列样本中学习得出“作弊模型”的参数 “ ”
三个基本问题的求解算法
识别问题/评估问题
评估问题：给定观察序列O和HMM λ =( π, A, B), 计算观察序列O出现的概率P(O| λ )。 识别问题：给定观察序列O和多个HMM (λ 1 , …, λ K), 判断O是由哪个HMM产生出来的。 O HMM 识别问题依赖于评估问题 :
--- Thanks! ---
HMM将两个序列相联系起来
1. 由离散隐状态组成的状态序列 (路径)
Q = (q1,…,qT), 每个qt∈ S是一个状态 由初始状态概率及状态转移概率(π, A)所决定
2. 由 明字符组成的观察序列
O = (o1,…,oT), 每个ot∈ V均为一个离散明字符 由状态序列及各状态的明字符生成概率(Q,B)所决定
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
例子
赌场作弊模型 λ=(π,A,B)
π: π1=1, π2=0 (总使用公平骰子开始) A:
a11=0.9, a12=0.1, a21=0.8, a22=0.2
B:
b1k = 1/6 (k=1,…,6) b21=0, b22=b23=1/8, b24=b25=3/16, b26=3/8
Ｏ:
334541
HMM中的两条基本假设
1. 状态独立性 :
状态序列具有马氏性 P(qt|q1,…,qt-1) = P(qt|qt-1) 第t次所用的骰子类型只依赖于第t-1次的骰子类型
2. 观察独立性 :
观察到的明字符仅与当前时间的状态有关 P(ot|o1,…,ot-1,q1,…,qt) = P(ot|qt) 第t次掷出的点数只依赖于第t次所用的骰子类型
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
前向算法过程演示
i=N i=N-1 i=5 i=4 i=3 i=2 i=1 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=T-1 t=T
0.9
0.1 骰子B 0
1: 2: 3: 4: 5: 6: 0 1/8 1/8 3/16 3/16 3/8
0.8
明字符生成概率
b11 = b12=…=b16=1/6 b21=0, b22=b23=1/8, b24=b25=3/16, b26=3/8
0.2
一阶离散HMM是一个关于时间 序列的随机生 成模型 基本要素