artificial-intelligence - 人工ニューラルネットワークとマルコフ過程

Question

ANNとマルコフ過程について少し読みました。誰かがマルコフ過程がANNと遺伝的アルゴリズムに正確に適合する場所を理解するのを手伝ってくれませんか。または、単純に、このシナリオでのマルコフ過程の役割は何でしょうか。

どうもありがとう

Answer 1

受け入れられた答えは正しいですが、私はいくつかの詳細を追加したかっただけです。

マルコフ過程は、現在の状態がわかっていれば、次の各状態の可能性を予測できるように、一連の状態をランダムに通過するシステムです。一般的な例は天気です。今晴れている場合は、以前の天気に関係なく、後で晴れそうになると予測できます。

遺伝的アルゴリズムは、特定の問題に対する任意のランダムな解の束を生成することから始まるアルゴリズムです。次に、これらのソリューションをチェックして、それらがどれほど優れているかを確認します。「悪い」解決策は破棄され、「良い」解決策は保持され、一緒に組み合わされて、新世代を繁殖させる種の成功したメンバーのように、（うまくいけば）より良い解決策を形成します。理論的には、このプロセスを繰り返すことで、最終的に最適なソリューションが得られるまで、より良いソリューションが得られます。

ご覧のとおり、これらはアルゴリズム的に関連していません。ただし、遺伝的アルゴリズムは、たとえばここで、隠れマルコフモデルを生成するためによく使用されます。基本的な考え方は、HMMがランダムな重みで初期化され、関連するマルコフプロセスの「トレーニングセット」が実行され、トレーニングセットのメンバーが発生する可能性が最も高くなるように重みが調整されることです。これは多くの場合、音声認識ソフトウェアで行われます。

Answer 2

マルコフ過程と人工ニューラルネットワークは完全に異なる概念です。

マルコフ過程は、特定の統計的特性に従うイベントを記述します。「ガウス」または「ランダム」という言葉と同じように、統計的特性の観点から特定のイベントのセットを説明します。

人工ニューラルネットワークは、問題の解決に役立つアルゴリズムであり、マルコフ過程とは実際には関係ありません。アルゴリズムでもある隠れマルコフモデルを考えているかもしれません。HMMは、基礎となるシステムが隠れ状態のマルコフ過程であると想定しています。