Обсуждение:Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)
Материал из MachineLearning.
(+ небольшая коррекция ответа для Марии Дударенко) |
|||
Строка 37: | Строка 37: | ||
:Один из возможных способов решения задачи — вводить функцию Беллмана <tex>V_n(j)</tex> как стоимость оптимальной траектории при условии, что в момент времени <tex>n</tex> мы находимся в состоянии <tex>j</tex>, причем в следующий момент времени произойдет переход в другое состояние. Пусть <tex>a</tex> и <tex>b</tex> — соответственно минимально и максимально допустимая длина одного сегмента. Тогда функция Беллмана <tex>V_n(j)</tex> вычисляется как максимум по моментам времени <tex>k = n-b,\dots,n-a</tex> ситуаций, что в момент времени <tex>k</tex> был переход в состояние <tex>j</tex> и затем в этом состоянии мы находились <tex>n-k</tex> отсчетов. Таким образом, в отличие от классического алгоритма Витерби здесь пересчет идет по моментам смены состояния сигнала. Сложность алгоритма соответственно возрастает в <tex>b-a</tex> раз. | :Один из возможных способов решения задачи — вводить функцию Беллмана <tex>V_n(j)</tex> как стоимость оптимальной траектории при условии, что в момент времени <tex>n</tex> мы находимся в состоянии <tex>j</tex>, причем в следующий момент времени произойдет переход в другое состояние. Пусть <tex>a</tex> и <tex>b</tex> — соответственно минимально и максимально допустимая длина одного сегмента. Тогда функция Беллмана <tex>V_n(j)</tex> вычисляется как максимум по моментам времени <tex>k = n-b,\dots,n-a</tex> ситуаций, что в момент времени <tex>k</tex> был переход в состояние <tex>j</tex> и затем в этом состоянии мы находились <tex>n-k</tex> отсчетов. Таким образом, в отличие от классического алгоритма Витерби здесь пересчет идет по моментам смены состояния сигнала. Сложность алгоритма соответственно возрастает в <tex>b-a</tex> раз. | ||
:[[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]] 20:53, 13 ноября 2009 (MSK) | :[[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]] 20:53, 13 ноября 2009 (MSK) | ||
+ | |||
+ | Спасибо большое за разъяснение! | ||
+ | [[Участник:Марина|Марина Дударенко]] 20:27, 15 ноября 2009 (MSK) Дударенко Марина |
Версия 17:27, 15 ноября 2009
Добрый день! Возник вопрос по поводу задания 3. Нашёл следующие непонятные для себя моменты:
- «где
— коэффициенты авторегрессии, которые зависят от состояния СММ.» Т.е коэффициентов М+1 штука. В то же время в описании функций сказано: «C — коэффициенты авторегрессии, матрица типа double размера K x M;» Не ясно, где ошибка - M или М+1.
, где
- число,
- вектор, получается сложение вектора с числом. Хотя если смотреть с точки зрения матлаба, вопрос отпадает :)
- В описании функций указано «Mu — константы в центрах гауссиан для каждого состояния, матрица типа double размера K x d, в которой в каждой строке стоит вектор для соответствующего состояния; ». Но по формуле Mu на каждом шаге генерится только с помощью авторегрессии. Для чего тогда передавать этот параметр?
Василий Ломакин 20:14, 1 ноября 2009 (MSK)
- Василий, здравствуйте. По сути, в Вашем вопросе уже содержатся ответы:
- Матрица
;
- В качестве величины
используйте
-мерный вектор Mu_j из спецификации СММ;
- Коэффициенты авторегрессии
считаем общими для всех размерностей вектора
. Таким образом, :получаем линейную комбинацию векторов и никаких некорректностей не возникает.
- Матрица
- Желаю Удачи.
- --Д.П. Ветров 16:15, 2 ноября 2009 (MSK)
- Я так и подумал (собственно так уже и реализовал), но на всякий случай решил уточнить. Спасибо за интересное задание!
- Василий Ломакин 08:41, 3 ноября 2009 (MSK)
Здравствуйте! Появился вопрос по поводу 1 варианта 2 задания.
При реализации функции HMM_TEST нужно хранить величину lj (сколько моментов времени мы находимся в данном состоянии) для каждого t(n,j). Как рассчитывать эту величину, если мы не знаем ни того состояния, в котором находимся в начальный момент времени, ни того состояния, куда переходим? Или нужно делать полный перебор для состояния t(n-1,i) по состояниям t(n,j), то есть из каждого состояния можем попасть в одно из К?
Надеюсь на Ваши разъяснения! Извините за корявый вопрос, лучше сформулировать не удалось.
Марина Дударенко 14:30, 13 ноября 2009 (MSK)
- Один из возможных способов решения задачи — вводить функцию Беллмана
как стоимость оптимальной траектории при условии, что в момент времени
мы находимся в состоянии
, причем в следующий момент времени произойдет переход в другое состояние. Пусть
и
— соответственно минимально и максимально допустимая длина одного сегмента. Тогда функция Беллмана
вычисляется как максимум по моментам времени
ситуаций, что в момент времени
был переход в состояние
и затем в этом состоянии мы находились
отсчетов. Таким образом, в отличие от классического алгоритма Витерби здесь пересчет идет по моментам смены состояния сигнала. Сложность алгоритма соответственно возрастает в
раз.
- Д.А. Кропотов 20:53, 13 ноября 2009 (MSK)
Спасибо большое за разъяснение!
Марина Дударенко 20:27, 15 ноября 2009 (MSK) Дударенко Марина