隱馬爾可夫模型（六）——隱馬爾可夫模型的評估問題(前向后向相結合算法）
重新回顧： 前向變量αt(i):在時刻t,在已知模型μ=（A,B,π）的條件下，狀態處於si,輸出序列為O102...Ot,前向變量為αt(i) 后向變量βt(i):在時刻t,在已知模型μ=（A,B,π）和狀態處於si的條件下，輸出序列為Ot+1Ot+2...OT,后向變量 ...
原文：隱馬爾可夫模型（四）——隱馬爾可夫模型的評估問題(后向算法）
對於HMM的評估問題，利用動態規划可以用前向算法，從前到后算出前向變量 也可以采用后向算法，從后到前算出后向變量。 先介紹后向變量 t i :給定模型 A,B, ，並且在時間時刻t狀態為si的前提下，輸出序列為Ot Ot ...OT的概率，即 t i P Ot Ot ...OT qt si, 歸納過程 假設仍然有 個狀態 當t T時，按照定義：時間t 狀態qT輸出為OT ......的概率，從T ...
2012-12-03 22:42 11 8639 推薦指數：
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