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...
CTC前向-后向算法的详细解释 1.背景 在处理序列数据(如语音识别或手写识别)时,输入序列和目标序列的长度通常不一致,并且通常没有精确的对齐信息。CTC通过引入空白符号(blank)和重复标签来解决这个问题。 CTC…
对应上面的树状图,前向算法相当于树自顶向下不断分叉,后向算法相当于自底向上不断合并,两个过程都可以得到最终的概率。 总结 现在我们已经掌握了,在给定隐马尔科夫链参数的条件下,如何计算获得当前观测的概率,对应这组观测序列,有很多可能得状态序列,比如:0,1,0,1,0;1,1,1,0,1;1,1,1,1,1等等,哪一条...
概率计算:前向-后向算法可以用来计算给定模型参数和观测序列的情况下,观测序列出现的概率 ( P(O|\lambda) )。这是通过前向概率和后向概率的递归计算实现的,从而避免了枚举所有可能的状态序列,显著提高了计算效率 。 参数估计:在HMM的训练阶段,前向-后向算法与Baum-Welch算法结合使用,后者是EM算法的一个实例。Ba...
前向-后向算法是用于隐马尔可夫模型(HMM)中的两个相关算法,分别用于计算在给定模型参数和观测序列的情况下,观测序列出现的概率,以及评估模型参数。这两个算法都基于动态规划原理,避免了在概率计算中的重复工作。 前向算法(Forward Algorithm) 前向算法用于计算观测序列 ( O = o_1, o_2, ..., oT ) 出现的概...
概率计算问题：前向-后向算法 给定模型λ=(A,B,π)和观测序列Q={q1 ,q2 ,...,qT }，计算模型...
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:
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
前向-后向算法 回顾前向、后向变量: ai(t)ai(t) 时刻tt,状态为 ii ,观测序列为 O1,O2,...,OtO1,O2,...,Ot 的概率 βi(t)βi(t) 时刻tt,状态为 ii ,观测序列为 Ot+1,Ot+2,...,OTOt+1,Ot+2,...,OT 的概率 P(O,st=i|λ)=P(O1,O2,...,OT,st=i|λ)=P(O1,O2,...,Ot,...