隐马尔可夫模型（六）——隐马尔可夫模型的评估问题(前向后向相结合算法）
重新回顾： 前向变量αt(i):在时刻t,在已知模型μ=（A,B,π）的条件下，状态处于si,输出序列为O102...Ot,前向变量为αt(i) 后向变量βt(i):在时刻t,在已知模型μ=（A,B,π）和状态处于si的条件下，输出序列为Ot+1Ot+2...OT,后向变量 ...
原文：隐马尔可夫模型（四）——隐马尔可夫模型的评估问题(后向算法）
对于HMM的评估问题，利用动态规划可以用前向算法，从前到后算出前向变量 也可以采用后向算法，从后到前算出后向变量。 先介绍后向变量 t i :给定模型 A,B, ，并且在时间时刻t状态为si的前提下，输出序列为Ot Ot ...OT的概率，即 t i P Ot Ot ...OT qt si, 归纳过程 假设仍然有 个状态 当t T时，按照定义：时间t 状态qT输出为OT ......的概率，从T ...
2012-12-03 22:42 11 8639 推荐指数：
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