[TENSORFLOW] Hidden Markov Model

Hidden Markov Model에 대해 살펴보자. 기계학습하면 가장 많이 언급된 단어가 바로 HMM이며, 아래 그림을 통해 HMM에 대해 알아보자. Markov Model은 현재 일어날 확률이 바로 이전의 확률에만 영향을 받는 확률 모델을 말한다. Hidden Markov Model과의 차이점은 단지 관찰할 상태가 있으냐 없으냐에 따라 결정된다. (관찰할 상태가 있으면 Hidden Markov Model) 위의 그림에서는 Rainy와 Sunny의 두 가지 hidden state가 존재한다. 비가 오거나 맑음의 두 가지 상태는 알지만 현재 비가 오는지 아니면 맑은지에 대한 상태를 전혀 알 수 없기 때문에 해당 상태를 hidden state라고 정의한다. 그리고 최초의 state 확률을 정의한다. 여기서..

2017.04.14