维特比算法一点个人理解
2015-05-13 09:43
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维特比算法要解决得是隐含马尔可夫模型计算复杂度过高而提出来得一个算法,从可见序列(y1,y2..yn)推导出最大可能性的隐含序列(x1,x2..xn)的这么一个算法,推导中有这么两个问题,1.从yi到xi得概率,即
f(xi|yi), 这个可以通过贝叶斯公式来计算得到。 2. 每步推导存在多种状态得可能性,即 xi到xi+1 的可能性为ni *
ni+1 种。这个问题就比较像图论中最短路径得问题,解法是DP。所以维特比算法像一个扩展得DP,所不同之处在与路径权重非直接定义,而是由xi, xi-1,
yi算出得条件概率f(xi|xi-1)*f(xi|yi)。然后其他步骤就像DP一样了。
这么大名鼎鼎得算法就是这么简单么,也不知道理解得对不对。
f(xi|yi), 这个可以通过贝叶斯公式来计算得到。 2. 每步推导存在多种状态得可能性,即 xi到xi+1 的可能性为ni *
ni+1 种。这个问题就比较像图论中最短路径得问题,解法是DP。所以维特比算法像一个扩展得DP,所不同之处在与路径权重非直接定义,而是由xi, xi-1,
yi算出得条件概率f(xi|xi-1)*f(xi|yi)。然后其他步骤就像DP一样了。
这么大名鼎鼎得算法就是这么简单么,也不知道理解得对不对。
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