原文: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 t i :在時刻t,在已知模型 A,B, 的條件下,狀態處於si,輸出序列為O ...Ot,前向變量為 t i 后向變量 t i :在時刻t,在已知模型 A,B, 和狀態處於si的條件下,輸出序列為Ot Ot ...OT,后向變量為 t i 公式推導: P O,qt si P O O ...OT, qt si P O O ...Ot, qt si,Ot Ot ...OT P ...

2012-12-05 15:17 1 4078 推薦指數:

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馬爾模型(四)——馬爾模型評估問題(后向算法

對於HMM的評估問題,利用動態規划可以用算法,從前到后算出向變量;也可以采用后向算法,從后到算出后向變量。 先介紹后向變量βt(i):給定模型μ=(A,B,π),並且在時間 時刻t 狀態為si 的前提下,輸出序列為Ot+1Ot+2...OT的概率 ...

Tue Dec 04 06:42:00 CST 2012 11 8639
馬爾模型HMM(二)向后向算法評估觀察序列概率

    馬爾模型HMM(一)HMM模型     馬爾模型HMM(二)向后向算法評估觀察序列概率     馬爾模型HMM(三)鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數     馬爾模型HMM(四)維特比算法解碼隱藏狀態序列     在馬爾模型HMM(一)HMM模型中 ...

Thu Jun 08 16:47:00 CST 2017 53 35926
馬爾模型——向后向算法python實現

描述:馬爾模型的三個基本問題之一:概率計算問題。給定模型λ=(A,B,π)和觀測序列O=(o1,o2,...,oT),計算在模型λ下觀測序列O出現的概率P(O|λ) 概率計算問題有三種求解方法:   直接計算法(時間復雜度為O(TN^T),計算量非常大,不易實現)   算法 ...

Tue Oct 30 03:18:00 CST 2018 0 750
馬爾模型

原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html 1 概述 馬爾模型(Hidden Markov Model,HMM)是結構最簡單的動態貝葉斯網,這是一種著名的有向圖模型,主要用於時序數據建模(語音識別、自然語言處理等)。 假設有三個 ...

Tue Dec 27 22:38:00 CST 2016 1 12217
馬爾模型(一)

馬爾模型   馬爾模型(Hidden Markov Model,HMM)是一種統計模型,廣泛應用在語音識別,詞性自動標注,音字轉換,概率文法等各個自然語言處理等應用領域。經過長期發展,尤其是在語音識別中的成功應用,使它成為一種通用的統計工具。 馬爾過程 ...

Wed Jul 26 03:05:00 CST 2017 8 13874
馬爾模型后向算法詳細推導

HMM 是關於時序的概率模型, 為\(\bf\color{red}{生成模型}\), 馬爾模型描述由一個隱藏的馬爾鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列,再由各個狀態生成一個觀測而產生觀測隨機序列的過程。 隱藏的馬爾鏈隨機生成的狀態的序列,稱為狀態序列(state sequence ...

Tue Mar 27 19:36:00 CST 2018 1 2453
 
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