隐马尔可夫模型——隐马尔可夫模型的解码问题(维特比算法）（转载）

Posted 2020-08-25 川师15级软工研=雁=

阅读目录

• HMM解码问题
• 维特比算法
• 时间复杂度
• 程序例证

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HMM解码问题

      给定一个观察序列O=O₁O₂...O_T,和模型μ=（A,B,π），如何快速有效地选择在一定意义下“最优”的状态序列Q=q₁q₂...q_T，使该状态最好地解释观察序列。

            

      一种想法是求出每个状态的概率r_t(i)最大(r_t(i)=P(qt=si,O|μ）)，记q\'_t(i)=arg_Qmax(r_t(i))，但是这样做，忽略了状态之间的关系，很可能两个状态之间的概率为0，即a_{q\'t(i)q\'t+1(i)}=0,这样求得的“最优”状态序列是不合法的。

      为防止状态之间转移概率为0（断续问题），换一种思路，不是求单个状态求得最大值，而是求得整个状态序列最大值，即求

                                   Q\'= arg_QmaxP(Q|O,μ）

      此时用维特比算法，先定义下维特比变量δt(i):在时间t，HMM沿着一条路径到达状态si，并输出观察序列O=O₁O₂...O_t的最大概率:

　　      δ_t(i)=max P(q₁q₂...q_t=s_i,O₁O₂...O_t|μ)

           

                            t                      t+1

      上图中，对于从t时刻三个到 t+1时刻的状态1，到底取状态1,2还是3，不是看单独状态1,2还是3的概率，而是看在状态1,2,3各自的维特比变量值乘以相应的状态转换概率，从中选出最大值，假设2时最大，那么记下t+1时刻状态1之前的路径是t时刻的状态2，以此类推。

      δ_t(i)的递归关系式: δ_t+1(i)=max_j δ_t(j)*a_ji*b_i(O_t+1),为了记忆路径，定义路径变量ψ_t(i)，记录该路径上的状态s_i的前一个状态。

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维特比算法

      step1 初始化：

              δ_t(i) = π_i*b_i(O₁), 1≤i≤N

              ψ_t(i) = 0

      step2 归纳计算：

　　　　  δ_t(i)=max_1≤j≤N δ_t-1(j)*a_ji*b_i(O_t),2≤t≤T;1≤i≤N

             记忆路径   ψ_t(i) = arg [max_1≤j≤Nδ_t-1(j)*a_ji*b_i(O_t)]

      step3 终结:

            Q_T\' = arg max_1≤i≤N [δ_T(i)]

            P\'(Q_T\') = max_1≤i≤N [δ_T(i)]

　　 step4 路径回溯:

             q_t\'=ψ_t+1(q_t+1\') , t=T-1,T-2...1

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时间复杂度

      计算某时刻的某个状态的前向变量需要比较前一时刻的N个状态，此时时间复杂度为O(N),每个时刻有N个状态，此时时间复杂度为N*O(N)=O(N²),又有T个时刻，所以时间复杂度为T*O(N²)=O(N²T)。

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程序例证

              

       step1 初始化：δ₁(1) = 0.2*0.5=0.1 ，δ₁(2) = 0.4*0.4=0.16， δ₁(3) = 0.4*0.7=0.21

       step2 归纳计算：δ₂(1) =max[0.1*0.5,0.16*0.3,0.21*0.2]*0.6

       ...

      step3 终结：最佳路径是δ₄(1)δ₄(2)δ₄(3)最大的一个对应的状态

      step4 回溯：从最后一个状态往回返

程序代码

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

int main()
{
        float a[3][3] = {{0.5,0.2,0.3},{0.3,0.5,0.2},{0.2,0.3,0.5}};
        float b[3][2] = {{0.5,0.5},{0.4,0.6},{0.7,0.3}};
        float result[4][3];
        int list[4] = {0,1,0,1};
        int max[4][3];
        float tmp;
        //step1:Initialization
        result[0][0] = 0.2*0.5;
        result[0][1] = 0.4*0.4;
        result[0][2] = 0.4*0.7;
        
        int i,j,k, count = 1, max_node;
        float max_v;
        //step2:归纳运算
        for (i=1; i<=3; i++)
        {
            for(j=0; j<=2; j++)
            {
                tmp = result[i-1][0] * a[0][j] * b[j][list[count]];
                max[i][j] = 0;
                for(k=1; k<=2; k++)
                {
                    if(result[i-1][k] * a[k][j] * b[j][list[count]] > tmp)
                    {
                        tmp = result[i-1][k] * a[k][j]* b[j][list[count]];
                        max[i][j] = k;
                    }
                   result[i][j] = tmp;
                }
                max_v = result[3][0];
                max_node = 0;
                for (k=1; k<=2; k++)
                {
                    if(result[3][k] > max_v)
                    {
                        max_v = result[3][k];
                        max_node = k;
                    }
                }
            }
            count += 1;
        }
        //step3:终结
       for (i=0; i<=3; i++)
        {
            for(j=0; j<=2; j++)
            {
                printf("%d %d     %f\\n",i+1,j+1,result[i][j]);

            }
        }
        printf("Pmax=%f\\n", max_v);
        printf("step4:%d   \\n", max_node+1);
        //step4:回溯
        for(k=3; k>=1; k--)
        {
            printf("step%d:%d  \\n",k, max[k][max_node]+1);
            max_node = max[k][max_node];
        }
        return 0;
    }

 

运行结果

        

最终的序列是3 2 2 2