HMMprobabilistic graphical modelss 是( )的一个特例PGM，它包括非常广泛的或多或少相关的（就特定应用而言）模型。

至少有一些通用模型可以尝试：

• 条件随机场 ( CRF)
• 贝叶斯网络

还值得注意的是，在 coursera 平台上可以找到关于 PGM 的很好的入门课程：https ://www.coursera.org/course/pgm

另一方面，神经网络是一个非常通用的术语，其中包括数十个实际模型。对这个术语最常见的理解，即。多层感知器（也称为人工神经网络，前馈神经网络）是一个不同的概念，它是一种回归方法，而不是实际的概率模型。另一方面，有一些概率版本的神经网络可以用于类似的任务。

这里已经有一些很好的答案，但我想我会再补充一个，它已用于与手势识别相关的领域。

Taylor、Hinton 和 Roweis 的这篇论文在某种意义上类似于 HMM，因为它是具有潜在状态的时间序列模型，但是：

1）隐藏状态的结构可能更复杂（更多可能的状态）和

2) 许多连接是无向的（如在条件随机场或马尔可夫随机场中）而不是有向的。

图 2 显示了基本模型的图表，作者在他们的网站上提供了一些关于该模型可以学到什么的精彩视频。

递归神经网络是一种判别模型，可用于解决您通常使用 HMM 完成的许多任务。它们现在（至少如果 TIMIT 基准是正确的）是语音识别领域的最新技术。它们已成功用于语言建模和更多领域。一个很好的介绍性文本是Ilya Sutskever 的博士论文。

我不确定它是否符合您的标准，但卡尔曼滤波器很像具有连续（高斯）潜在状态空间的 HMM。