維特比演算法在 Python 中的實現
Vaibhav Vaibhav
2021年12月4日
維特比演算法用於尋找具有最大後驗概率的最可能狀態序列。它是一種基於動態規劃的演算法。本文將討論我們如何使用 Python 實現維特比演算法。我們將使用 NumPy 來實現。
維特比演算法的 Python 實現
以下程式碼在 Python 中實現了 Viterbi 演算法。它是一個接受 4 個引數的函式，如下所示 -
y：這是觀察狀態序列。A：這是狀態轉換矩陣。B：這是排放矩陣。initial_probs：這些是初始狀態概率。
該函式返回 3 個值，如下所示 -
x：隱藏狀態軌跡的最大後驗概率估計，以模型引數A、B、initial_probs下的觀察序列 y 為條件。T1：最可能路徑的概率。T2：最可能路徑的概率。
import numpy as np
def viterbi(y, A, B, initial_probs=None):
K = A.shape[0]
initial_probs = initial_probs if initial_probs is not None else np.full(K, 1 / K)
T = len(y)
T1 = np.empty((K, T), "d")
T2 = np.empty((K, T), "B")
T1[:, 0] = initial_probs * B[:, y[0]]
T2[:, 0] = 0
for i in range(1, T):
T1[:, i] = np.max(T1[:, i - 1] * A.T * B[np.newaxis, :, y[i]].T, 1)
T2[:, i] = np.argmax(T1[:, i - 1] * A.T, 1)
x = np.empty(T, "B")
x[-1] = np.argmax(T1[:, T - 1])
for i in reversed(range(1, T)):
x[i - 1] = T2[x[i], i]
return x, T1, T2
作者： Vaibhav Vaibhav
Vaibhav is an artificial intelligence and cloud computing stan. He likes to build end-to-end full-stack web and mobile applications. Besides computer science and technology, he loves playing cricket and badminton, going on bike rides, and doodling.