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프로그래머 메로니
[그림] 마르코프 체인을 설명할때 항상 예제로 거론되는 주식시장 모델 HMM 공부하려 보니 일단 Markov Chain을 공부해야 한다. 도대체 언제 이걸 다 다 공부하고 적용해 볼 수 있는지 걱정이다. 확률론에서, 마르코프 연쇄(Марков連鎖, 영어: Markov chain)는 메모리를 갖지 않는 이산 시간 확률 과정이다.마르코프 연쇄는 시간에 따른 계의 상태의 변화를 나타낸다. 매 시간마다 계는 상태를 바꾸거나 같은 상태를 유지한다. 상태의 변화를 전이라 한다. 마르코프 성질은 과거와 현재 상태가 주어졌을 때의 미래 상태의 조건부 확률분포가 과거 상태와는 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정된다는 것을 뜻한다. 출처 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%A7%88%EB%A5%..
본 포스트는 강의와 교재 리뷰하고 덧붙인 포스트입니다.출처는 본문의 마지막에 있습니다. 먼저, 음성인식의 문제에 대해 정의 하기전에 가장 그럴 듯한 설명(Most likely explanation)에 대해 알고 가자. Most likely explanation : 일련의 관찰들이 주어졌을 때, 그러한 관찰들이 발생하게 될 가능성이 가장 큰 일련의 상태들을 구하는 것. 즉,$$ argmax_{x_{1:t}}P(x_{1:t}|e_{1:t})$$$$x_t : 시간\,t에서의\, 상태\, 변수$$$$e_t : 시간\, t에서\, 관찰\, 가능한\, 증거\, 변수$$ 이제 음성인식의 문제를 정의 하자면 다음과 같다. 주어진 음성 발화를 가장 잘 설명하는 단어열을 찾는 문제. 위에서 보았듯이, 이는 관찰열 $e_{..