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 ...
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): 计算α值:对于所有状态,在每个时间步计算前向概率 \alpha(z_n) ,表示在时间步 n 观察到序列 ...
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...
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...
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...
3.2.2 Backward Algorithm 3.2.3 Forward & Backward 3.2.4 Approach1: Naive 3.2.5 Approach 2: Viberti 3.2.6 Viterbi举例 3.3 Learning Problem 4 参考 0 前言 在第二章中,我们粗略了解了隐马尔可夫模型的工作原理。本章则会深入到模型的细节,并解决之前遗留的三个基本问题。 2021秋课程主页: Introduction ...
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算法。
我们用forward-backward algorithm来解决在现实中经常出现的问题--转移矩阵和混淆矩阵不能直接得到的情况。 总结HMM可以解决的三类问题 Matching the most likely system to a sequence of observations -evaluation, solved using the forward algorithm; determining the hidden sequence most likely to have generated a...
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 tensorflow课堂笔记(六)...
在E-step,算法计算未观测数据(隐状态,即词性标签)的当前参数下的概率分布。具体来讲,它使用现有的模型参数去估计观测序列中每个隐状态出现的概率。这一步涉及到前向后向算法(Forward-Backward Algorithm),它计算每个隐状态在每个时间点上的概率。 最大化步骤(M-step) ...