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tensor flow安装教程_成科扬_华中科技大学_梯度弥散与梯度爆炸_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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形模型。 推导E步。 推导M步。 状态空间模型 18.1引言 状态空间模型或SSM类似于HMM,不同之处在于隐藏状态是连续的。可以用以下通用形式编写模型: Zt = g(ut,Zt-1,Wt)(18.1) yt = h(zt,ut,δt)(18.2) 其中zt是隐藏状态,ut是可选的输入或控制信号,yt是观测值,g是过渡模型,h是ObSerVatiOn模型,Wt是时间t的SyStem噪声,而δt是时间的观测噪声t。我们假设模型的所有参数θ都是已知的。如果没有,则可以将它们包含在隐藏状态中,如下所述。 使用SSM的主要目标之一是递归估计置信状态p(zt | y1:t,u1:t,θ)。 (注意:为简洁起见,我们经常将条件限制在u和θ上。)我们将在本章稍后讨论算法。我们还将讨论如何通过计算后验预测p(yt + 1 | y1:t)将我们对隐藏状态的信念转换为对未来可观察物的预测。 SSM的一个重要特例是所有CPD均为线性高斯分布。其他 话,我们假设 过渡模型是线性函数 Zt = AtZt-I + BtUt + Wt(18.3) 观察模型是线性函数 yt = CtZ
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