怎样创建网站网站,wordpress实现下载功能,工程承包去哪个网站,百度?o法提交网站【隐马尔可夫模型】用前向算法计算观测序列概率P#xff08;O#xff5c;λ#xff09; 【隐马尔可夫模型】用后向算法计算观测序列概率P#xff08;O#xff5c;λ#xff09; 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型#xff0c;描述由一个隐藏的马尔可夫链… 【隐马尔可夫模型】用前向算法计算观测序列概率POλ 【隐马尔可夫模型】用后向算法计算观测序列概率POλ 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状志的序列再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。模型本身属于生成模型表示状态序列和观测序列的联合分布但是状态序列是隐藏不可观测的。
观测序列概率的计算需要有效的算法支撑。
模型A为状态转移概率矩阵B为观测概率矩阵π 为初始状态概率向量 直接计算法 直接计算法主要用于阐释思路概念上可行但计算上不可行计算量过大 思路 1、列举所有可能的长度为的状态序列 2、求各个状态序列与观测序列的联合概率 3、对所有可能的状态序列求和得到 输入隐马尔可夫模型和观测序列
输出贯彻序列 出现的概率,
1状态序列的概率 2对固定的状态序列 , 观测序列的概率 3和同时出现的联合概率 4对所有可能的状态序列求和得到观测序列的概率 实际操作中步骤四的计算量很大是阶的 前向算法 前向概率 给定隐马尔可夫模型定义到时刻t 部分观测序列为且状态为 的概率为前向概率记作 输入隐马尔可夫模型和观测序列
输出观测序列 出现的概率
1初值
2递推对 3终止 计算量阶 例 盒子和球模型状态集合观测集合 ,用前向算法求
解答
1初值 A为状态转移概率矩阵B为观测概率矩阵π 为初始状态概率向量O为观测序列 ——A的i行j列——B的i行列 例如对应Red对应观测集合V的第一列对应观测概率矩阵B的第一列 2递推 B的i行列就是对应B的第一行第一列的元素 3终止 递推至T3对前向概率求和得到 后向算法 后向概率 给定隐马尔可夫模型定义到时刻t 状态为 的条件下从t1到T的部分观测序列为的概率为后向概率记作 输入隐马尔可夫模型和观测序列
输出观测序列出现的概率
1初值
2递推对 3终止 计算量阶 例 盒子和球模型 ,用后向算法求
解答
1初值 A为状态转移概率矩阵B为观测概率矩阵π 为初始状态概率向量O为观测序列 从T4向下递推一般设后向概率初值为1 2递推 递推至终止 ——A的i行j列——B的i行列 B的i行列就是对应B的第一行第一列的元素 3终止