Exemple de résolution de l'algorithme viterbi

1. Quel problème résout l'algorithme Viterbi?
2. Comment utilisez-vous l'algorithme Viterbi?
3. Pourquoi utilisons-nous l'algorithme Viterbi?

Quel problème résout l'algorithme Viterbi?

L'algorithme Viterbi est un algorithme de programmation dynamique pour obtenir l'estimation de probabilité maximale A postérieure de la séquence la plus probable des états cachés - a appelé le chemin Viterbi - qui se traduit par une séquence d'événements observés, en particulier dans le contexte des sources d'information Markov et de Markov cachée Modèles (hmm).

Comment utilisez-vous l'algorithme Viterbi?

Cette probabilité P (s) est donnée par la somme des probabilités Pi (s) de chaque chemin possible qui produit cette séquence. La probabilité P (s) peut être calculée par programmation dynamique en utilisant soit le soi-disant algorithme vers l'avant ou vers l'arrière. Démarrer g g c a h 0 0.5 * 0.3 = 0.15 0.15 * 0.5 * 0.3 + 0.1 * 0.4 * 0.3 = 0.0345 ...

Pourquoi utilisons-nous l'algorithme Viterbi?

Ainsi, l'algorithme ViterBI nous aide non seulement à trouver les valeurs π (k), c'est-à-dire les valeurs de coût pour toutes les séquences en utilisant le concept de programmation dynamique, mais cela nous aide également à trouver la séquence de balises la plus probable donnée par un état de départ et Une séquence d'observations.