dx_*_*mrt 9 algorithm viterbi hidden-markov-models expectation-maximization
我试图使用维特比算法在HMM上找到最可能的路径(即一系列状态).但是,我不知道过渡和发射矩阵,我需要从观测结果(数据)中估算出来.
要估计这些矩阵,我应该使用哪种算法:Baum-Welch还是Viterbi训练算法？为什么？
如果我应该使用维特比训练算法,任何人都可以给我一个很好的伪代码(它不容易找到)？
nic*_*ine 13
有了足够的资源,你应该使用Baum-Welch(前向 - 后向)算法而不是Viterbi 训练算法(又称分段k均值算法),这是一种替代参数估计过程,它牺牲了Baum-Welch的一些计算效率的一般性. .一般来说,Baum-Welch算法会给出能够提高性能的参数,尽管有些情况并非如此.这是一个很好的比较研究.
此外,请注意,您应该使用Baum-Welch算法来估计模型的参数.这使用类似于EM算法的东西来设置发射概率和传输概率.在训练HMM之后,您将使用维特比解码算法来计算可能产生观察结果的最可能的状态序列.
参考方面我会推荐语音和语言处理,人工智能现代方法或本文
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12 年，11 月 前
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7 年，11 月 前