HMMs1 [인공지능] Chapter 16. Hidden Markov Models Markov Chains & their Stationary Distribution Markov Chains 상태들의 집합과 이 상태들 사이의 전이 확률을 갖는 확률적 모델 Markov Property 미래 상태는 오로지 현재 상태에만 의존, 과거 상태와는 독립적 상태: 시간에 따른 시스템의 상태 전이 모델: 시간에 따른 상태의 변화 Stationary Assumption: 모든 시간에 걸쳐 전이 확률이 동일하다고 가정 Markov Assumption: 미래는 현재가 주어진 상태에서 과거와 독립적 Stationary Distribution Markov Chain이 충분히 많은 전이를 거친 후, 각 상태에 도달할 확률이 변하지 않고 일정해지는 분포 대부분의 마르코프 체인에서 충분한 시간이 지나고 나면 시스템.. 2023. 12. 20. 이전 1 다음