HMMを始めたいのですが、やり方がわかりません。ここにいる人は、どこを見ればよいか、いくつかの基本的な指針を教えてもらえますか?
理論だけでなく、多くの実践的なことをするのが好きです。したがって、単なるテキストではなく、学習を確認するための小さなコード スニペットを記述できるリソースを好むでしょう。
HMMを始めたいのですが、やり方がわかりません。ここにいる人は、どこを見ればよいか、いくつかの基本的な指針を教えてもらえますか?
理論だけでなく、多くの実践的なことをするのが好きです。したがって、単なるテキストではなく、学習を確認するための小さなコード スニペットを記述できるリソースを好むでしょう。
試したことはありますか: Russel と Norvig の人工知能: 最新のアプローチ。
これは理論に重きを置いていることは承知していますが、学習に役立つ便利なコード サンプルも含まれています。
HMM の C 実装については、http ://www.kanungo.com/software/software.html もチェックしてください。
HMM に関するウィキペディアの記事をチェックしてください。すべての理論の後に、かなり堅実な例があります。練習したい場合は、Ruby Quizにいくつかの優れた Markov モデルの実装があり、HMM に変更してみることができます。
私たちの研究室では、通常、HMM ツールキットを使用して HMM モデリングを開始します。残念ながら、再配布にはいくつかのライセンス制限があります (基本的に、ソフトウェアを再配布することはできませんが、ソフトウェアでトレーニングしたモデルを再配布することはできます) が、それらがどのように機能するかを学び始めるのに役立つ場合があります。HMM Toolkit で提供されるHTK Bookも、HMM 設計に関するかなり包括的なリファレンスです。
HMM のトレーニングに役立つ可能性のあるデータを取得したい場合は、VoxForgeプロジェクトを参照してください。ここには、足を濡らすのに役立つ可能性のあるオープン ソースの音声認識システムへのリンクも含まれています。
スタンフォード オンライン AI コースの素晴らしいビデオが利用可能です: ユニット 11 を参照してください。