前向后向算法評估觀察序列概率
1. 回顧HMM問題一：求觀測序列的概率 首先我們回顧下HMM模型的問題一。這個問題是這樣的。我們已知HMM模型的參數λ=(A,B,Π)">λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)。其中A">AA是隱藏狀態轉移概率的矩陣，B">BB是觀測狀態生成 ...
原文：條件隨機場CRF(二) 前向后向算法評估標記序列概率
條件隨機場CRF 一 從隨機場到線性鏈條件隨機場 條件隨機場CRF 二 前向后向算法評估標記序列概率 條件隨機場CRF 三 模型學習與維特比算法解碼 在條件隨機場CRF 一 中我們總結了CRF的模型，主要是linear CRF的模型原理。本文就繼續討論linear CRF需要解決的三個問題：評估，學習和解碼。這三個問題和HMM是非常類似的，本文關注於第一個問題：評估。第二個和第三個問題會在下一篇 ...
2017-06-22 14:14 66 14357 推薦指數：
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