HMM 前向 后向 Viterbi算法讲解通透的

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xueyingxue001/article/details/52396494

本文深入浅出地讲解了隐马尔科夫模型(HMM)的原理，包括前向后向算法与Viterbi算法，适合初学者及进阶读者理解HMM在序列预测中的应用。
Viterbi软判决译码和硬判决译码matlab对比仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-15 2098
在维特比译码算法中，软判决的目的是计算每个状态序列的后验概率，即给定观测序列，每个可能的隐藏状态序列的概率。其中，$v_t(j)$ 表示在时刻 $t$，状态为 $j$ 的最大概率值，$v_{t-1}(i)$ 表示在上一个时刻 $t-1$，状态为 $i$ 的最大概率值，$a_{i,j}$ 表示从状态 $i$ 转移到状态 $j$ 的概率值，$b_j(o_t)$ 表示在状态 $j$ 时观测值为 $o_t$ 的概率值。在这个表格中，每个元素 $v_t(j)$ 表示在时刻 $t$，状态为 $j$ 的最大概率值。
隐马尔可夫模型_前向后向算法_维特比算法
gaobing1993的博客
09-17 1579
1.简介 马尔可夫模型是一种无记忆的模型，即在序列中t时刻状态只和t-1时刻相关，这是一种直接的关系。所谓的隐马尔可夫模型说的就是t时刻的状态和t-1时刻间接相关，也就是说两个观测变量之间并没有直接的关系，但是他们的隐藏变量序列符合马尔科夫性质。是不是很多看似相关的事物中，都会有一种隐藏的关系。要了解这种隐藏关系，就需要找到隐藏变量，并且发现其中的规律。这确实是一种很迷人的理论，他鼓励我们去发现那些看不见的联系。只要你足够了不起，这种思维方式对于了解宇宙的本源，也未尝不是一种可行性的方...
前向/后向算法&&维特比算法
stay_accept的专栏
07-17 877
前向/后向算法： #include <map> #include <queue> #include <string> #include <math.h> #include <vector> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostr
语音识别之强对齐viterbi算法
qq_36767053的博客
06-11 1834
https://blog.youkuaiyun.com/kamendula/article/details/51568895 占坑，后续补内容
隐马尔可夫(HMM)、前/后向算法、Viterbi算法 再次总结
热门推荐
xueyingxue001的专栏
09-01 5万+
本总结是是个人为防止遗忘而作，不得转载和商用。         说明：此篇是作者对“隐马尔可夫模型”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结：       http://blog.youkuaiyun.com/xueyingxue001/article/details/514
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之五
eaglex的专栏
06-01 8582
 介绍（introduction)生成模式（Generating Patterns）隐含模式（Hidden Patterns）隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）前向算法（Forward Algorithm）维特比算法（Viterbi Algorithm）前向后向算法（Forward-Backward Algorithm）总结维特比算法(Viterbi Algorithm)找到可能性最大的隐藏序列通常我们都有一个特定的HMM，然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序
HMM.rar_HMM matlab_viterbi_viterbi 算法_viterbi算法_前向算法
07-15
本项目提供了使用MATLAB实现的HMM基础算法，包括前向算法、后向算法和维特比算法。 前向算法是HMM中计算观测序列概率的重要方法。它通过计算每个时刻t的状态j到观测序列结束时的概率$\alpha_t(j)$，从而得到整个...
hmm.zip_HMM_baum welch_hmm09com_viterbi算法_前后向算法
09-24
在这个"**hmm.zip**"压缩包中，包含了实现HMM核心算法的相关源代码，如**baum.cpp**（Baum-Welch算法）、**viterbi.cpp**（Viterbi算法）、**backward.cpp**（后向算法）等，以及一些辅助函数文件。下面将详细讲解...
前向算法+后向算法+Viterbi算法实践
07-26
在自然语言处理、语音识别和序列标注等领域，前向算法、后向算法和Viterbi算法是概率模型，特别是隐马尔科夫模型(HMM, Hidden Markov Model)中的核心算法。这些算法用于计算观察序列在给定模型下的概率以及找到最...
umdhmm-v1.02.rar_HMM C_UMDHMM_hmm forward_viterbi_前向后向算法
09-22
《UMDHMM-v1.02：C语言实现的HMM工具包——探索前向、维特比与前向后向算法》 隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是统计建模领域的重要工具，广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。...
HMM前/后向算法、Viterbi算法实现
06-10
在这个项目中，我们重点探讨了HMM的三个核心算法：前向算法、后向算法以及Viterbi算法，并使用Java编程语言进行了实现。 1. **前向算法**： 前向算法是计算HMM在给定观测序列下模型概率的动态规划方法。它通过计算...
前向后向算法
lgb_love的专栏
08-21 1万+
https://blog.youkuaiyun.com/Hearthougan/article/details/77930786  本文是自己学习隐马尔科夫模型的一个总结，为了自己以后方便查阅，也算作是李航老师的《统计学习方法》的一个总结，若有疑问，欢迎讨论。 推荐阅读知乎上Yang Eninala写的《如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？》，写的非常好。我会联系两者，来作为自己的一篇学习笔记。  ...
隐马尔可夫模型(HMM) - 1 - 基本概念
xueyingxue001的专栏
05-17 1万+
声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。 3，如果有内容错误或不
HMM——维特比算法(Viterbi algorithm)
风翼冰舟的博客
09-19 2万+
1. 前言 维特比算法针对HMM第三个问题，即解码或者预测问题，寻找最可能的隐藏状态序列： 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列，计算一系列的隐状态，使得此观察序列的出现可能最大，即最大化P(隐状态 | 观测序列)，给定观测序列，求最可能的对应的隐状态序列。 实际上解决此问题，在《统计...
维特比算法
longjing1113的专栏
11-07 1622
用于自然语言处理的解码。 是 动态规划算法， 解码算法，解决 篱笆网络有向图的最短路径问题。凡是隐马尔科夫模型描述问题都可以用它来解码。   寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 　　对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 1.
前向-后向算法(Forward-backward algorithm)
yyyljw的博客
11-30 2万+
根据观察序列生成隐马尔科夫模型(Generating a HMM from a sequence of obersvations)   　　与HMM模型相关的“有用”的问题是评估（前向算法）和解码（维特比算法）——它们一个被用来测量一个模型的相对适用性，另一个被用来推测模型隐藏的部分在做什么（“到底发生了”什么）。可以看出它们都依赖于隐马尔科夫模型（HMM）参数这一先验知识——状态
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
苏州市数据条例(1).pdf
11-26
苏州市数据条例(1)
1995-2023年全球经济自由度指数数据
11-26
1995-2023年全球经济自由度指数数据 1、时间：1995-2023年 2、来源：美国传统基金会 3、指标：Name、Index Year、Overall Score、Property Rights、Government Integrity、Judicial Effectiveness、Tax Burden、Government Spending、Fiscal Health、Business Freedom、Labor Freedom、Monetary Freedom、Trade Freedom、Investment Freedom、Financial Freedom（ 总体得分、财产权、政府廉政、司法效力、税负、ZF支出、财政健康、商业自由、劳动自由、货币自由、贸易自由、投资自由、财务自由） 4、范围：180个国家地区 5、指标说明：根据得分，所有国家和地区被分为如下5个等别：完全自由（80-100）、比较自由（70-79.9）、有限度自由（60-69.9）、比较压制（50-50.9）、压制（0-49.9）。 6、全球经济自由度指数（Index of Economic Freedom）是衡量国家或地区居民在经济活动中自由程度的综合性指标体系，其核心在于通过量化评估政府对经济的干预程度，反映市场运作的自由度与效率。经济自由度越高，市场机制越完善，资源配置效率越高，长期经济增长潜力越大。
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