1樓：aluea
單就語音識別來說，大部分的地盤還是HMM的，市面上的產品使用純DL的好像還沒有(基本是用DNN取代高斯混合模型)，都是實驗室的產物。
因為HMM的確有獨到之處，就是快。
HMM一次識別只需要計算有限的幾條路徑即可，計算量並不大，而DL計算量就比較恐怖了。
舉個不恰當的例子，任務是磚頭點數，DL就是一塊塊點，HMM就是論箱點。顯然無論箱子的規格是否統一，DL都能點，但費勁。HMM就要求箱子規格統一，但速度快。
所以能確認就是隱式馬爾可夫過程的話，就不會用DL莽了。
2樓：[已重置]
這二者可能不應該是替代的問題，是適用性的問題，對於可以被HMM描述的，肯定可以直接用HMM，這樣效率會高，這等於是節省了一部分的資料訓練，DL的應用場景是要麼我們不知道HMM是否適用，要麼就是發現就是不適用。
至於在ＤＬ中依然可以使用ＨＭＭ，我想也不奇怪，畢竟我們設計DN的時候還是有一定先驗假設，如果我們假設某個系統還是有HMM特徵，那麼就是可以直接對其進行建模以提高效率。
說白了，ＨＭＭ就是乙個特殊的線性結構的ＤＮ型別，就像卡爾曼濾波是個特殊的graphical model一樣，要麼我麼可以直接用來解決問題，要麼將其作為乙個子系統放入乙個復合的ＤＮ中，這都是可以的。
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