نظرية ماركوف المخفية

نموذج ماركوف المخفي هو برنامج ماركوف الإحصائي الذي يكون فيه النظام الذي يتم العمل عليه مفترض انه ليس تحت المراقبة.[1][2][3] نموذج ماركوف الخفي يمكن أن تمثل بانها ابسط ديناميكية في شبكة بايزي.

هذه المقالة تحتاج للمزيد من الوصلات للمقالات الأخرى للمساعدة في ترابط مقالات الموسوعة. فضلًا ساعد في تحسين هذه المقالة بإضافة وصلات إلى المقالات المتعلقة بها الموجودة في النص الحالي. (فبراير 2020)

هذه مقالة غير مراجعة. ينبغي أن يزال هذا القالب بعد أن يراجعها محرر مغاير للذي أنشأها؛ إذا لزم الأمر فيجب أن توسم المقالة بقوالب الصيانة المناسبة. يمكن أيضاً تقديم طلب لمراجعة المقالة في الصفحة المُخصصة لذلك. (نوفمبر 2018)

الرياضيون وراء هذا النموذج "L. E. Baum" و زملاؤه. هذا النموذج يرتبط ارتباطا وثيقا بعمل سابق على "optimal nonlinear filtering problem by Ruslan L. Stratonovich" الذي كان أول من وصف "forward-backward procedure."

في أبسط نماذج ماركوف (مثل سلسلة ماركوف) الحالة ظاهرة للمراقب بشكل مباشر، وبالتالي فإن احتمالية انتقال الحالة هي العوامل الوحيدة فقط، بينما في نموذج ماركوف المخفي الحالة ليست واضحة مباشرة، ولكن النتائج (في شكل بيانات في ما يلي) ، تعتمد على الحالة، مرئية. كل حالة لديها احتمالية توزيع على النتائج الممكنة. ولذلك، فإن تسلسل النتائج الناتجة تعطي بعض المعلومات عن تسلسل الحالات؛ المعروف أيضا نظرية النمط. النموذج يشير إلى تسلسل الحالة التي يمر من خلالها النموذج، لا عوامل النموذج؛ النموذج لا يزال يشار إليه نموذج ماركوف المخفي حتى لو كانت هذه العوامل معروفة بالضبط.

نماذج ماركوف المخفية معروفة لتطبيقها في تعزيز التعليم و التعرف على انماط مثل الكلام، الكتابة اليدوية، التعرف على الإيماءات و البيوانفورمتكس. نموذج ماركوف الخفي يمكن اعتباره تعميم على نموذج خليط حيث المتغيرات المخفية، التي تتحكم في خليط العناصر التي سيتم اختيارها لكل مراقبة ذات الصلة مع عملية ماركوف بدلا من تكون مستقلة عن بعضها البعض. مؤخرا، نماذج ماركوف المخفية تم تعميمها على كلا نماذج ماركوف و ثلاثية نماذج ماركوف التي تسمح النظر في هياكل البيانات أكثر تعقيدا.

في كومنز صور وملفات عن: نظرية ماركوف المخفية

• بوابة علم الحاسوب
• بوابة روبوتيات
• بوابة إحصاء