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隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列

在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列。在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型。HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题。

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隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到。

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手把手 | 用Python语言模型和LSTM做一个Drake饶舌歌词生成器

未来AI的主要应用是在建立能够学习数据然后生成原创内容的网络。这个想法已经充分应用于在自然语言处理(NLP)领域,这也是AI社区能够搭建出所谓语言模型的原因:语言模型的前提是学习句子在文章段落中的组成结构,从而生成新的内容。

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隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用。当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降。

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隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率

 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率。1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率首先我们回顾下HMM模型的问题一。

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使用zookeeper实现分布式锁

一、前言 在同一个jvm进程中时,可以使用JUC提供的一些锁来解决多个线程竞争同一个共享资源时候的线程安全问题,但是当多个不同机器上的不同jvm进程共同竞争同一个共享资源时候,juc包的锁就无能无力了,这时候就需要分布式锁了。

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Attention模型方法综述 | 多篇经典论文解读

先简单谈一谈 attention 模型的引入。以基于 seq2seq 模型的机器翻译为例,如果 decoder 只用 encoder 最后一个时刻输出的 hidden state,可能会有两个问题(我个人的理解)。

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送你一份机器/深度学习自学指南(附视频&速成方案)

回答这个问题,最先要考虑的问题是:你有多少时间? 准备用三个月入门,和想要一个月速成,肯定是截然不同的路径。当然我建议大家稳扎稳打,至少可以拿出五个月的时间来学好机器学习的基础知识。 基础很重要,知其所以然很重要。

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DeepMind提出关系RNN:构建关系推理模块,强化学习利器

传统的记忆架构做关系推理时有困难,DeepMind和伦敦大学学院的这篇论文提出关系推理模块RMC,能够在序列信息中执行关系推理,在WikiText-103, Project Gutenberg 和 GigaWord 数据集上达到了当前最佳性能。

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Redis笔记5-redis高可用方案

一.哨兵机制   有了主从复制的实现以后,如果想对主服务器进行监控,那么在redis2.6以后提供了一个"哨兵"的机制。顾名思义,哨兵的含义就是监控redis系统的运行状态。可以启动多个哨兵,去监控redis数据库的运行状态。

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2018-06-07 第三十二天

2018高考第一天,第一批00后已经高考了! 哇,时间过的是真快,一晃高考已是七年之前了! 祝莘莘学子,高考加油!考得都会,蒙的都对! 一、PrintStream PrintStream:打印字节流,只有输出流,没有输入流。

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MCMC(二)马尔科夫链

在MCMC(一)蒙特卡罗方法中,我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法,但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集,而想得到这样的样本集很困难。因此我们需要本篇讲到的马尔科夫链来帮忙。

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MySQL 作为新的 NoSQL 解决方案: 轻松应对亿级数据

MySQL现在是一个更好的NoSQL解决方案。我们这样说是因为在存储 键/值(key/value) 之类数据时, MySQL 具有性能、易用性和稳定性方面的优势。MySQL引擎稳定可靠,并且社区和官方支持良好,有非常丰富的在线资料, 涵盖了各种操作、故障排查,复制以及各种使用模式等方面。

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继人工智能攻陷围棋,德州扑克也沦陷了

相对于围棋,德州扑克的非完美信息给了人工智能更大的压力。 继AlphaGo披着“Master”在中韩围棋界大获全胜后,德州扑克也不幸沦陷,只不过这次的主角并不是AlphaGo。

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大屏不等于数据可视化分析

数据可视化是信息化最后一公里,是用户直接感受数据的最后一个环节。说起数据可视化,很多人第一联想都是大屏,但大屏并不等于数据可视化分析。数据可视化是一种分析技术集成的具体呈现方式,关键在于数据可视化分析,在于数据可视化分析平台背后的复杂运算。

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深度学习12大常见问题解答(附答案)

本文列举了常见的12个深度学习的问题。

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用中文传话游戏理解 RNN

循环神经网络(RNN)是人工神经网络中非常流行的一个版本,其可以很好地处理序列数据类型。该数据类型指的是将一组数据点以特定顺序排列,从而使相关的数据点一个挨着一个,具体的例子有:股票市场价格、音频和视频数据、DNA 序列、传感器数据、自然语言文本等等。

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上海智能网联汽车产业企业座谈会召开

10日下午,市经济和信息化委副主任、市国防科工办主任吴磊召开上海智能网联汽车产业企业座谈会,深入了解本市智能网联汽车产业发展情况。 吴磊副主任指出,上海的汽车工业有良好的基础,加快培育和发展智能网联汽车,是顺应全球汽车产业变革趋势、抢占未来产业制高点的优先战略选择,是服务国家制造强国战略、建设全球科技创新中心尤其是强化产业创新的优先布局方向。

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哈理工oj 1116 解题报告 动态规划-依次输出最长公共子序列的位置

哈理工OJ 1116 选美大赛 http://acm.hrbust.edu.cn/index.php?m=ProblemSet&a=showProblem&problem_id=1116 这道题目其实跟其他 2星 求最长递增子序列的题目没什么区别,但标记为2星半,总是有一些提升的,即是在最长递增子序列长度后面再求出子序列的位置  The number is 2: 2 3  我这里有两种方法 第一种,用求最长公共子序列的方法求最长递增子序列,并用路径数组记录位置。

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