隐马尔可夫模型(六)——隐马尔可夫模型的评估问题(前向后向相结合算法)
重新回顾: 前向变量αt(i):在时刻t,在已知模型μ=(A,B,π)的条件下,状态处于si,输出序列为O102...Ot,前向变量为αt(i) 后向变量βt(i):在时刻t,在已知模型μ=(A,B,π)和状态处于si的条件...
隐马尔可夫模型(四)——隐马尔可夫模型的评估问题(后向算法)
对于HMM的评估问题,利用动态规划可以用前向算法,从前到后算出前向变量;也可以采用后向算法,从后到前算出后向变量。 先介绍后向变量βt(i):给定模型μ=(A,B,π),并且在时间 时刻t 状态为si 的前提下,输出序列为Ot+1Ot+2...OT的概率,即  ...
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