temp = delta[t-1] * A[:, j] * B[j, obs[t]] delta[t, j] = np.max(temp) psi[t, j] = np.argmax(temp)
时间: 2023-06-11 15:09:23 浏览: 37
这是一个使用动态规划算法计算隐马尔可夫模型中前向算法中的delta值的代码片段。
其中,delta[t, j]表示在时刻t,状态为j的所有路径中,概率最大的那条路径的概率值。temp是中间变量,用于计算delta[t, j]的值。A是状态转移矩阵,B是发射矩阵,obs[t]表示在时刻t观测到的符号(也就是观测序列中的第t个符号)。
在计算delta[t, j]的过程中,我们需要遍历所有可能的前一时刻的状态i,对于每个i,计算出delta[t-1, i] * A[i, j] * B[j, obs[t]]的值,并取其中的最大值。这个最大值就是delta[t, j]的值。同时,我们还需要记录下在使delta[t, j]取得最大值时,前一时刻的状态i的值,这个值被记录在psi[t, j]中。
这个算法的时间复杂度是O(TN^2),其中T是观测序列的长度,N是可能的状态数。
相关问题
for t in range(1, T): for j in range(N): temp = delta[t-1] * A[:, j] * B[j, obs[t]] delta[t, j] = np.max(temp) psi[t, j] = np.argmax(temp)
这段代码是关于隐马尔可夫模型的前向算法,用于计算给定观测序列的概率。其中,T表示观测序列的长度,N表示隐藏状态的数量,A表示状态转移矩阵,B表示观测概率矩阵,obs表示观测序列,delta表示前向概率,psi表示前向概率最大时对应的最优路径。
具体来说,第一个for循环遍历所有时刻,第二个for循环遍历所有可能的隐藏状态。在每个时刻,根据前一个时刻的前向概率、状态转移矩阵和观测概率矩阵,计算当前时刻每个隐藏状态的前向概率,取其中最大的作为当前时刻的前向概率,并记录最优路径。最终,前向概率的累乘即为观测序列的概率。
viterbi算法python实现实现 delta_t_i = ******
根据维特比算法的原理,可以使用动态规划的思想来实现。下面是一个简单的Python实现:
```python
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
V = [{}]
path = {}
# 初始化初始状态
for y in states:
V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
path[y] = [y]
# 对于每个时间步
for t in range(1, len(obs)):
V.append({})
newpath = {}
# 对于每个可能的状态
for y in states:
# 找到最大的概率和对应的路径
(prob, state) = max((V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states)
V[t][y] = prob
newpath[y] = path[state] + [y]
path = newpath
# 找到最终的概率和对应的路径
(prob, state) = max((V[len(obs)-1][y], y) for y in states)
return (prob, path[state])
# 示例
states = ('Healthy', 'Fever')
observations = ('normal', 'cold', 'dizzy')
start_probability = {'Healthy': 0.6, 'Fever': 0.4}
transition_probability = {
'Healthy' : {'Healthy': 0.7, 'Fever': 0.3},
'Fever' : {'Healthy': 0.4, 'Fever': 0.6},
}
emission_probability = {
'Healthy' : {'normal': 0.5, 'cold': 0.4, 'dizzy': 0.1},
'Fever' : {'normal': 0.1, 'cold': 0.3, 'dizzy': 0.6},
}
print(viterbi(observations, states, start_probability, transition_probability, emission_probability))
```
其中,`obs`表示观测序列,`states`表示状态集合,`start_p`表示初始状态概率,`trans_p`表示状态转移概率,`emit_p`表示发射概率。`V`表示动态规划中的概率表,`path`表示路径表。在每个时间步中,对于每个可能的状态,找到最大的概率和对应的路径,更新`V`和`path`。最后找到最终的概率和对应的路径,返回结果。