HMM-前向后向算法理解与实现（python） HMM-维特比算法理解与实现（python） 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\)，模型 \(\lambda (A,B,\pi)\)，找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T ...

最近研究NLP颇感兴趣，但由于比较懒，所以只好找来网上别人的比较好的博客，备份一下，也方便自己以后方便查找（其实，一般是不会再回过头来看的，嘿嘿 -_-!!) 代码自己重新写了一遍，所以就不把原文代码贴过来了。 1. 前向算法（摘自http://www.cnblogs.com ...

　　　　隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型 　　　　隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率 　　　　隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 　　　　隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列 　　　　在隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型中 ...

描述：隐马尔科夫模型的三个基本问题之一：概率计算问题。给定模型λ=（A，B，π）和观测序列O=(o1，o2，...，oT)，计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ) 概率计算问题有三种求解方法： 　　直接计算法（时间复杂度为O(TN^T)，计算量非常大，不易实现） 　　前向算法 ...

HMM的模型 图1 如上图所示，白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说，上面也是个贝叶斯网络，而贝叶斯网络中有这么一种，如下图 ...

神经网络中的代价函数与后向传播算法 代价（损失）函数 ​ 依照惯例，我们仍然首先定义一些我们需要的变量： L:网络中的总层数，\(s_l​\):在第l层所有单元（units）的数目（不包含偏置单元），k:输出单元（类）的数目 ​ 回想一下，在神经网络中，我们可能有很多输出节点 ...

1. 回顾HMM问题一：求观测序列的概率 　　　　首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型的参数λ=(A,B,Π)">λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)。其中A">AA是隐藏状态转移概率的矩阵，B">BB是观测状态生成 ...

的实现 # 前向最大匹配算法 result = [] i = 0 while i < ...