HMM характеризується трьома особливостями: попередня ймовірність початкового стану, ймовірність випромінювання та ймовірність передачі.

Прихований стан представляє неспостережуваний або латентний стан системи. Це характеризує базову динаміку або процеси, що моделюються. Приховані стани можуть бути поняттями, змінними або явищами, які не є безпосередньо доступними, але впливають на спостережувані стани.

HMM забезпечує вирішення трьох проблем: оцінка, декодування та навчання пошуку найбільш ймовірної класифікації. Цей розділ починається з опису маркера послідовності ланцюга Маркова, а потім слідує розробка HMM, яка базується на ланцюзі Маркова.

HMM складається з двох стохастичних процесів, а саме: невидимий процес прихованих станів і видимий процес спостережуваних символів. Приховані стани утворюють ланцюг Маркова, а розподіл ймовірностей спостережуваного символу залежить від основного стану.

Існує три поширених типи HMM, а саме модель зліва направо, двопаралельна модель зліва направо та ергодична модель як показано на малюнку 2. Модель зліва направо має властивість, що індекс наступного стану завжди більший або дорівнює індексу поточного стану. …

Відповідь: у мережі LSTM (довгокороткочасної пам’яті) стан комірки представляє пам’ять мережі, яка зберігає інформацію з часом, тоді як прихований стан містить інформацію, яка передається на наступний часовий крок. Зберігає довгострокову пам'ять і зберігає інформацію з часом.

Прихована модель Маркова випадковий процес, у якому система може приймати різні стани та виводити різні значення в кожному стані. Система переходить від стану до стану, керованого ймовірностями переходу. Ймовірність переходу в даний стан залежить тільки від поточного стану.