1、后向算法(Backward algorithm) 其实如果理解了前向算法,后向算法也是比较好理解的,这里首先重新定义一下前向算法中的局部概率at(i),称其为前向变量,这也是为前向-后向算法做点准备: 相似地,我们也可以定义一个后向变量Bt(i)(同样可以理解为一个局部概率): 后向变量(局部概率)表示的是已知隐马尔科夫模型 ...
后向概率的定义和后向算法,虽然都是“反向开头”,但感觉计算顺序是“相反的”。 后向概率的定义是在t时刻 状态q_i下,后面时刻的观测序列能成为o_{t+1},o_{t+2},...,o_T的概率,这个概率记作\beta_t(i)。是在 前面时刻 预测 后面时刻观测序列的概率。 实际在计算\beta_t(i),是先计算后面时刻的后...
那后向算法其实就跟前向算法类似,过程图如下: 那么由上述所知,前向和后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度.
最终的计算得到的概率为: 那后向算法其实就跟前向算法类似,过程图如下: 那么由上述所知,前向和后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度.
这时候我们通过一张图去直观的表示从i到j的状态转移过程: 最终的计算得到的概率为: 那后向算法其实就跟前向算法类似,过程图如下: 那么由上述所知,前向和后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度....
那后向算法其实就跟前向算法类似,过程图如下: 那么由上述所知,前向和后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度. 下一篇文章,我们将去学习HMM中的第二个问题:估计序列问题 参考文章:
参考《统计学习方法》这本书,书上已经讲得很详细,本文只是想详细分析一下前向算法和后向算法,加深对算法的理解,并希望能帮助到他人。 前向算法理论分析 定义 前向算法的定义.PNG 定义解析:由于每个状态生成一个观测变量,那么在t时刻就会生成t个观测变量,在t时刻处于状态i的概率就是前向概率。
前向后向算法是用于解决概率图模型中的推断问题的一种方法。前向算法用于计算给定观察序列下的状态序列的边际概率,而后向算法则用于计算给定观察序列和当前状态下的未来观察的条件概率。维特比算法则是用于寻找最有可能的状态序列的方法,它利用了动态规划的思想,在时间复杂度上具有较高的效率。EM算法则是用于无监督学...
用最通俗易懂的语言讲隐马尔可夫模型的相关知识,以及HMM的相关算法,这一期视频主要针对隐马尔可夫模型中的概率计算问题讲前向-后向算法,希望可以让大家快速了解隐马尔可夫模型的相关知识,我的初衷就是希望能帮助想进入人工智能领域的朋友快速了解AI,我所有视频的ppt都
1 前向最大匹配算法 实例: 以“我们经常有意见分歧”这一句为例,进行分词,流程如下: 2 前向匹配算法的步骤 设定最大匹配的字符串长度N; 从index = word_len开始,选取N个字(符); 判断选取的字符串在语料库中是否存在,如果是,选中的字符分词成功,转到步骤(4),否则删除当前字符串中最后一个字符,循环步骤(3...