Скрытые марковские модели., Принцип работы, обучения. Опции

[TViT]

Всем привет.
Давно интересует этот вопрос.

Нужно понять как работает сеть на основе Скрытых Марковских Моделей в общих чертах.

Математикой не владею и нигде нет простого объяснения, на пальцах так сказать, или простейшей программы с исходным кодом для нескольких данных, либо километровые формулы, либо кружки со стрелочками. Было бы хорошо если будет простейший пример или код.

Например: есть входные данные X(n)=1..5, они поступают на СММ, что дальше СММ делает, что с чем сравнивает, какие коэффициенты подстраиваются и обучаются, к чему стремится система СММ. Программного кода нигде нет, где было бы видно по шагам, как программа и что вычисляет и куда записывает.

Так что для меня пока понятно лишь одно СММ это вероятность появления или ожидания определенных последовательностей данных. А как этот опыт при
обучении записывается в каких коэффициентах, где аккумулируется и как сравнивается - совпадение, несовпадение пришедших данных с опытом и
памятью обученой системы на основе СММ непонятно.

Писал на других форумах, но везде полная тишина.