一、概述 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，HMM是解决序列（时间序列、状态序列）问题的模型。在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。 当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。 但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模

转载https://blog.csdn.net/kingzone_2008/article/details/81291507 神经网络中隐层数和隐层节点数问题的讨论 一 隐层数         一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）