l*n
2 楼
最近碰到一个信号处理的问题,典型的HMM问题,response的直接factor unobservable
,这些factor的某种变化结构可测量。这是一个很高维的问题,因为这个信号经过多次
处理。现在考虑的方法就是HMM和DL。不知道哪位有经验可以share一点?
,这些factor的某种变化结构可测量。这是一个很高维的问题,因为这个信号经过多次
处理。现在考虑的方法就是HMM和DL。不知道哪位有经验可以share一点?
P*e
3 楼
是说从性趋向正常到gay到连基友都没有?
g*t
4 楼
要么选更简单实用的Kalman filtering 类型的算法。
要么选更复杂全面的RNN/LSTM。更倾向于RNN/LSTM。
HMM我认为不划算。两头落空。
要么选更复杂全面的RNN/LSTM。更倾向于RNN/LSTM。
HMM我认为不划算。两头落空。
w*g
6 楼
DL输出本身就是各个状态的概率。 然后上面加一层HMM再优化下。
HMM的好处是用动态规划能得到全局最优解,这个是DL没有的能力。
比如状态A和B,概率是49%和51%, 根据概率选B,风险就很大。
HMM根据上下文,可能能推断出其实应该选A。
DL也有一定的上下文能力,但我觉得没HMM那么直接。
我随便说的。 之前有几个比赛都是这个套路, 所以这个问题我想过,
但是没有亲自实践过, 不能保证效果。
unobservable
【在 l******n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 最近碰到一个信号处理的问题,典型的HMM问题,response的直接factor unobservable
: ,这些factor的某种变化结构可测量。这是一个很高维的问题,因为这个信号经过多次
: 处理。现在考虑的方法就是HMM和DL。不知道哪位有经验可以share一点?
HMM的好处是用动态规划能得到全局最优解,这个是DL没有的能力。
比如状态A和B,概率是49%和51%, 根据概率选B,风险就很大。
HMM根据上下文,可能能推断出其实应该选A。
DL也有一定的上下文能力,但我觉得没HMM那么直接。
我随便说的。 之前有几个比赛都是这个套路, 所以这个问题我想过,
但是没有亲自实践过, 不能保证效果。
unobservable
【在 l******n 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 最近碰到一个信号处理的问题,典型的HMM问题,response的直接factor unobservable
: ,这些factor的某种变化结构可测量。这是一个很高维的问题,因为这个信号经过多次
: 处理。现在考虑的方法就是HMM和DL。不知道哪位有经验可以share一点?
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