维特比算法在 Python 中的实现

Vaibhav Vaibhav 2021年12月4日

Python

维特比算法用于寻找具有最大后验概率的最可能状态序列。它是一种基于动态规划的算法。本文将讨论我们如何使用 Python 实现维特比算法。我们将使用 NumPy 来实现。

维特比算法的 Python 实现

以下代码在 Python 中实现了 Viterbi 算法。它是一个接受 4 个参数的函数，如下所示 -

y：这是观察状态序列。
A：这是状态转换矩阵。
B：这是排放矩阵。
initial_probs：这些是初始状态概率。

该函数返回 3 个值，如下所示 -

x：隐藏状态轨迹的最大后验概率估计，以模型参数 A、B、initial_probs 下的观察序列 y 为条件。
T1：最可能路径的概率。
T2：最可能路径的概率。

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.