Chapter 10 · Demo 4 · HMM 与离散时序模型

Baldassano / Zacks 事件分割

人在看电影时自动把连续经验切成离散事件。HMM 把连续观测映射为隐藏事件状态。
核心公式：\(p(z_t|y_{1:t})\propto p(y_t|z_t)\sum_{z_{t-1}}p(z_t|z_{t-1})p(z_{t-1}|y_{1:t-1})\)

故事时间线与事件后验

观察提示

文献与案例意图

参考 Baldassano et al. (2017) event segmentation HMM、Zacks et al. (2007) event perception theory。案例说明 HMM 不只用于语音识别，也能建模人类如何把连续经验组织成离散事件。

  • BRML Ch24 Discrete-State Markov Models
  • PML2 Ch29 State-space models