前向后向算法(Forward-Backward Algorithm)是一种在隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)中进行推断的方法,用于计算给定观测序列下的后验概率分布。它将观测序列的所有可能状态序列的概率加权平均,得到每个状态在每个时刻的后验概率。 HMM是一个统计模型,用于描述以概率方式变化的序列数据。它由一组隐藏状态和一组...
这两种做法都依赖于 HMM 参数的先验知识—— the state transition matrix, the observation matrix, 以及 the π vector. 在很多情况下这些确实难以获得的,这就是 learning problem. Forward-backward algorithm可以用于 在给定观测序列以及 隐式集合 hidden set 的情况下,进行估计。 一个应用场景就是语音处理的数据...
下节则具体列出GMM-HMMs的推导公式。 3.Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 (一大波公式来袭!) 在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM...
在HMM中,这种方法是估计转移概率、初始状态概率和发射概率的标准技术,尤其是在状态序列未知的情况下。 前向-后向算法(Forward-backward Algorithm) 算法目标: 算法主要用于计算隐状态的后验概率,包括单个状态的后验概率(\gamma(z_n))和状态对的后验概率(\xi(z_{n-1}, z_n))。 前向传递(Forward Pass): ...
其中,第一个问题被成为概率计算,第二个问题被成为预测(也被成为解码),第三个问题被成为学习。 直观就能感受到,学习是最难的问题,而前面的匹配和预测相对简单。 这篇文章中,我们介绍解决这三个问题的算法。 解决这三个问题的方法分别被成为,前向算法The forward-backward algorithm,维特比算法The Viterbi algorithm...
这种EM方法的具体实现使用到了前向后向算法(forward-backward algorithm)。 这里需要用到几个变量表示概率: 公式(6-24):在时间 t 位于状态 ,时间 t+1位于状态 的概率 . 公式(6-25):另外,在时间 t 位于状态 的概率 的参数估计公式: 公式(6-26): ...
http://bing.comMod-01 Lec-18 HMM, Viterbi, Forward Backward Algorithm字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送, 视频播放量 66、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 从零开始的人工
当矩阵A和B不能够直接被(估计)测量时,前向-后向算法(forward-backward algorithm)被用来进行学习(参数估计) 前向算法 穷举搜索 我们有一个用来描述天气及与它密切相关的海藻湿度状态的隐马尔科夫模型(HMM),另外我们还有一个海藻的湿度状态观察序列。假设连续3天海藻湿度的观察结果是(干燥、湿润、湿透)——而这三天...
分词原理 前向最大匹配(forward-max matching) 后向最大匹配(backward-max matching) 维特比算法(viterbi algorithm) 前向最大匹配(forward-max matching) 根据自定义的max_length来对文本进行分词及判断。从前开始匹配。 后向最大匹配(backward-max matching) 从后开始匹配。 缺点: 未考虑 ...
,Forward-Backward 算法 Learning: ,EM 算法(Baum-Welch) Decoding: ,Vierbi 算法 预测问题: 滤波问题: Evaluation 根据齐次 Markov 假设: 所以: 又由于: 于是: 我们看到,上面的式子中的求和符号是对所有的观测变量求和,于是复杂度为 。 下面,记 ,所以, ...