Viterbi

基础的分词算法实现 前向最大匹配、后向最大匹配、维特比算法(viterbi)

目录1.前向最大匹配（forward-maxmatching）2.后向最大匹配（backward-maxmatching）3.考虑语义维特比算法(viterbi)分词工具Jieba分词https://github.com
不凡不弃·2020-08-14 19:56

简单理解viterbi 维特比算法

简介：viterbi算法其实就是多步骤每步多选择模型的最优选择问题，其在每一步的所有选择都保存了前续所有步骤到当前步骤当前选择的最小总代价（或者最大价值）以及当前代价的情况下前继步骤的选择。
游一法师·2020-08-14 16:40

Viterbi算法实现代码

Viterbi算法参考自《统计学习方法》Viterbi算法：算法实现：#HMM的五个元素#-------------------------------------#隐状态集合states#记录所有可能的隐状态
I am Paul Plus Plus·2020-08-13 22:00

python自然语言处理实战核心技术与算法——HMM模型代码详解

目录一、HMM模型与Viterbi算法1.HMM模型2.Viterbi算法二、代码讲解1.__init__(self):2.try_load_model(self,tra
在秃顶的边缘疯狂试探·2020-08-11 12:40

自然语言处理工具HanLP-基于层叠HMM地名识别

本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。
adnb34g·2020-08-09 07:56

语音识别学习日志 2018-7-19 语音识别基础知识准备（5）[Viterbi算法]

Viterbi算法是一个通用的求序列最短距离的动态规划算法。HMM模型的解码可以用Viterbi算法完成，解码过程可以描述为给定HMM的模型和观测序列，求给定观测模型下最可能出现的状态序列。
WePlayDirty·2020-08-08 22:03

HIT 语音信号处理 Lab3 HMM实现部分

Description《语音信号处理》Lab3基于HMM模型实现孤立词识别系统本着不重复造轮子的原则，使用hmmlearn库搭建viterbi-BaumWelch的算法框架首先使用viterbi算法迭代计算模型初始参数
hahalidaxin·2020-08-08 01:39

论Ｖｉｔｅｒｂｉ算法

本文讨论2Mbps视频数据流的Viterbi算法的移植与优化策略、技巧。
caiyd08·2020-08-06 11:54

隐马尔科夫链（hmm）基本原理和简单实例

文章目录隐马尔科夫链基本介绍引子隐马尔科夫链主要应用问题任何一个隐马尔科夫链都可以用五个元素来评价：Viterbi算法基础隐马尔科夫数学模型假设天气服从隐马尔科夫模型性质隐马尔科夫链基本介绍隐马尔科夫（
缠禅可禅·2020-08-05 11:05

基站轨迹定位算法

关键字：基站定位，轨迹定位，Viterbi算法绪论对于单基站定位
weixin_33775582·2020-08-05 02:48

隐马尔科夫模型 (HMM) 算法介绍及代码实现

TableofContentsHiddenMarkovModel(隐马尔科夫模型)定义基本问题前向算法算法流程实现代码后向算法算法流程实现代码Viterbi算法算法流程实现代码Baum-Welch算法单观测序列多观测序列实现代码
EdisonLeejt·2020-08-03 12:10

HMM学习笔记—002--维特比算法(viterbi algorithm)

参考博客：特比算法(ViterbiAlgorithm)HMM模型如下图：由HMM可知，Day2的天气仅取决于Day1；Day3的天气又只取决于Day2的天气。Day1由于是初始状态，我们分别求：P(Day1-Sunny)=0.63*0.6;P(Day1-Cloudy)=0.17*0.25;P(Day1-Rain)=0.20*0.05;Choosemax{P(Day1-Sunny),P(Day1-C
烤鱼想睡觉·2020-08-02 18:27

中文分词——考虑语义

这种分开的方法时效率比较低，这里引入viterbi算法来解决效率问题。
筱筱思·2020-08-01 13:12

viterbi/维特比算法

问题背景�假设观测序列为y1,y2,y3，隐含序列为x1,x2,x3,其中x1->y1为输出概率，x1->x2为转移概率。设xij表示xi状态时可能的取值中的某一个值，即状态xi下的第j个值。x的每个状态都有各自的取值，如果要求出最终状态的最大的概率值（最短路径），则需要n1n2n3...次计算。算法思想状态xi到状态xi+1，不用计算xi之前的概率，只需计算当前xi到xi+1，也就是ni*n(i
zishuai·2020-08-01 03:35

04 隐马尔可夫模型 - HMM的三个问题 - 预测问题 - Viterbi算法

可以用下面两种办法来求解这个问题：1、近似算法2、Viterbi算法近似算法直接在每个时刻t时候最优可能的状态作为最终的预测状态，使用下列公式计算概率值：即发生观测值给定，超参λ给定的情况下:Q、λ；状态发生的概率
白尔摩斯·2020-08-01 00:19

卷积码译码之维特比译码算法（Viterbi decoding algorithm）

卷积码译码之维特比译码算法（Viterbidecodingalgorithm）本文主要介绍了卷积码的一种译码方法——维特比译码(Viterbidecoding)。关键词：卷积码译码维特比译码算法卷积码简介：点击打开链接==============================================================目录结构：1、维特比译码简介2、维特比译码过程======
纸上谈芯·2020-07-30 06:19

维特比译码器(Viterbi Decoder)硬件架构(一)--卷积码及编解码算法介绍

1.卷积码(convolutioncode)卷积码在无线通信里用的非常广泛，通常卷积码编码器开始工作前都要进行初始化，按编码器的初始状态不同可以分为两类：1.1末尾补零卷积码(Tail-bits)：通常卷积码编码器开始工作时都要进行初始化，编码开始前将编码器的所有寄存器单元都进行清零处理。而在编码结束时，需要添加0到码流末尾(TailedTermination)，使编码器状态归零,这即是末尾补零卷
wonder_coole·2020-07-30 05:45

维特比算法（Viterbi）及python实现样例

维特比算法（Viterbi）维特比算法维特比算法shiyizhong动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中。
weixin_34307464·2020-07-30 03:51

基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法

文章目录1.1.摘要2.2.Map-Matching(MM)问题3.3.隐马尔科夫模型（HMM）3.1.3.1.HMM简述3.2.3.2.基于HMM的Map-Matching3.3.3.3.Viterbi
weixin_30629977·2020-07-30 02:29

维特比译码器的Verilog设计（一）----维特比译码原理

关于维特比译码首先，维特比译码算法是一种最大似然译码算法，是最初由Viterbi在1967年提出的，用于对卷积码进行译码
vitaxc·2020-07-30 02:59

语音识别原理--理论基础(一)

识别过程很重要的理论知识：1、MFCC、GMM、NN2、HMM、decisiontree、viterbi参考资料：1）SpeechandLanguageProcessing2ndedition（第四章、
艾鹤·2020-07-30 01:19

维特比译码与MAP译码的比较

上图是数字通信系统模型，维特比译码：Viterbi算法是由美国科学家Viterbi在1967年提出的卷积码的概率译码算法，后来学者深入研究中证明Viterbi算法是基于卷积码网格图的最大似然译码算法。
青柠呦呦·2020-07-30 00:35

viterbi算法linux下C++实现

//www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415889.html，实现结果与他一样，下面是我的实现细节：一程序整体布局分为loadmodel、viterbi
leijunan·2020-07-29 20:25

维特比(Viterbi)算法详解

阅读原文维特比算法(Viterbialgorithm)是机器学习中应用非常广泛的动态规划算法，在求解隐马尔科夫、条件随机场的预测以及seq2seq模型概率计算等问题中均用到了该算法。实际上，维特比算法不仅是很多自然语言处理的解码算法，也是现代数字通信中使用最频繁的算法。在介绍维特比算法之前，先回顾一下隐马尔科夫模型，进而介绍维特比算法的计算步骤。以下为一个简单的隐马尔科夫模型，如下图所示：其中x=
Robin Hu·2020-07-29 19:00

序列比对（14）viterbi算法和后验解码的比较

本文比较了viterbi算法求解最可能路径以及后验解码这两种不同的解码方法。
生信了（公众号同名）·2020-07-29 17:05

viterbi算法实例及python实现

Python中hmmlearn给出了三种HMM模型：MultiomialHMM,GaussianHMM,GMMHMM。本文以MultiomialHMM为例，使用《从机器学习到深度学习》中第六章的活动/天气模型进行推算。假设有这样一个问题，远在另一个城市上大学的儿子每天通过邮件向你汇报他今天做的最多事情是什么，这些事情可能是这三项之一：打球、读书、访友。那么在这种场景下，如何推测儿子所在城市的天气情
Luzichang·2020-07-29 15:04

语音识别—声学模型解码

最近一直在学习哥伦比亚大学与爱丁堡大学语音识别课程，并且修正了哥伦比亚大学中基于HMM构建的语音识别系统存在问题终自己写了一套基于HMM的语音识别系统，前文一些博客简单对上述工程实现以及理论进行了介绍，但是前文进行Viterbi
Xwei1226·2020-07-29 09:43

viterbi算法：利用动态规划寻找最短路径

原文链接：https://www.jianshu.com/p/218c1e4f0891动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法，通常情况下应用于最优化问题，这类问题一般有很多个可行的解，每个解有一个值，而我们希望从中找到最优的答案。在计算机科学领域，应用动态规划的思想解决的最基本的一个问题就是：寻找有向无环图（篱笆网络）当中两个点之间的最短路径（实际应用于地图导航、语音识别、分词
zqxN·2020-07-29 03:15

维特比算法(Viterbi Algorithm)

寻找最可能的隐藏状态序列(Findingmostprobablesequenceofhiddenstates)对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。之前的那个问题变转，http://blog.csdn.net/jeiwt/article/details/8076019假设连续观察3天的海藻湿度为(Dry,Damp,Soggy)
FIXLS·2020-07-27 19:06

词性标注语料预处理实战

此部分基于词性标注的数学表示后，针对给定的语料，做一些viterbi算法的一些预处理。
yhzhou·2020-07-19 16:00

Hidden Markov Models学习笔记及Viterbi算法

HiddenMarkovModel由5个要素构成：1.N表示状态的集合。S={,,...,}，表示t时刻的状态；例如：人的健康状态有{'Health','Fever'}；2.M表示不同的观察符号的集合。V={,,...,}；例如：医生观察人的感觉有{'Normal','Cold','Dizzy'}；3.A表示状态转移概率集合。A={}，=P(=|=)，1i,jN；表示t-1时刻的状态转移到t时刻的
大肥猴·2020-07-16 00:47

动态规划应用之将拼音序列分隔为音节

为了要能够实现连续拼音序列的识别，我们使用HMM作为模型，而大名鼎鼎的Viterbi算法也是动态规划的经典应用，此算法名气之大已无需我来解释，网络上自有高人。
skyline0623·2020-07-14 22:43

Viterbi原理、算法实现、应用

参考资料：《数学之美》第26章隐马尔科夫模型及其应用背景已知隐马尔科夫链的可见序列，要求隐含序列（可见序列可以产生若干个隐含序列），比如语音输入法中你输入的拼音就是可见序列，对应的汉字也就是隐含序列就是我们要求的。假设可见序列的长度为T，每个可见字符有N个字符可以与之对应，那么我们可以产生N^T个隐含序列，分别计算他们的概率，选出最大概率就是，这种方法太暴力。假设有10个拼音，每个拼音产生的字（隐
抬头挺胸才算活着·2020-07-14 13:55

序列比对(十)——viterbi算法求解最可能路径

原创:hxj7本文介绍了如何使用viterbi算法得到概率最大的路径。
生信了（公众号同名）·2020-07-14 08:45

词性标注实战——Viterbi算法

Viterbi算法第一步初始化第二步构建pi，A，B到此为止计算完了模型所有的参数：pi,A,B避免矩阵中的一些0，使得不能log第三步维特比算法最后测试最后的最后词性对照表英文词性对照表中文词性对照表第一步初始化
料理码王·2020-07-13 11:30

hmm隐马尔可夫真的那么难吗？

首先上代码这里是github上的关于hmm的:概率计算问题：前向-后向算法学习问题：Baum-Welch算法(状态未知)预测问题：Viterbi算法https://github.com/TimVerion
qq_42756867·2020-07-11 20:59

轨迹匹配算法学习总结

轨迹匹配算法总结为什么要做轨迹匹配几何方法隐式马尔科夫模型（HMM）简单的例子问题定义Viterbi算法求解最大可能序列具体实现——[map-matching](https://github.com/graphhopper
TcCookEgg·2020-07-11 00:00

viterbi算法：利用动态规划寻找最短路径

动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法，通常情况下应用于最优化问题，这类问题一般有很多个可行的解，每个解有一个值，而我们希望从中找到最优的答案。在计算机科学领域，应用动态规划的思想解决的最基本的一个问题就是：寻找有向无环图（篱笆网络）当中两个点之间的最短路径（实际应用于地图导航、语音识别、分词、机器翻译等等）。下面举一个比较简单的例子做说明：求S到E的最短路径。如下图（各点之间
废柴Panda_M·2020-07-09 23:52

维特比算法

图https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/73/Viterbi_animated_demo.gifimage思想而维特比算法的精髓就是，既然知道到第
水星no1·2020-07-06 23:00

HMM模型之viterbi算法

1、前言viterbi算法是HMM模型的三大算法之一。HMM模型解决三大问题：评估、解码和学习。
重回成都·2020-07-06 12:59

HMM模型之前向算法

HMM模型三元组(π,A,B),其中π表示初始向量，A表示状态转移矩阵，B表示混合矩阵，实例可以参看《HMM模型之viterbi算法》。
重回成都·2020-07-06 12:59

结巴分词源代码解析（二）

本篇分两部分，一、补充说明动态规划求最大概率路径的过程；二、使用viterbi算法处理未登录词。
重回成都·2020-07-06 12:59

利用viterbi算法计算出现概率最大字串

很多人写的viterbi算法过于依赖HMM，进行分词、命名实体识别什么的，因为反而对于这种单纯计算字符串概率最大组合的程序较少：MIN_FLOAT=-3.14E100"""每一步包含的词汇列表"""step1
z2539329562·2020-07-06 11:29

隐马尔可夫(HMM)、前/后向算法、Viterbi算法 再次总结

本总结是是个人为防止遗忘而作，不得转载和商用。说明：此篇是作者对“隐马尔可夫模型”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结：http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51435728HMM的模型图1如上图所示，
血影雪梦·2020-07-06 09:24

中文分词：采用二元词图以及viterbi算法（一）

关于二元词图以及Viterbi算法的入门性质介绍见二元词图，Viterbi算法入门简介下面简单说一下：二元分词的思路。
weixin_34416754·2020-07-06 01:56

中文分词：采用二元词图以及viterbi算法（四）

-result=[]delimiter=''delimiter2='|'fromBigramwordsegemtation2importBygramViterbiwork=BygramViterbi.Viterbi
weixin_33943347·2020-07-05 23:45

注册orientation

1.Viterbi学院的orientationRegisterforViterbiMaster'sStudentOrientationJoinusforthisViterbispecificwelcomewhereyou'llmeetyourclassmates
林对决·2020-07-04 17:06

【ML从入门到入土系列09】HMM

分别采用前向/后向算法，Viterbi算法，Baum-Welch算法进行求解。
小陈说CV·2020-07-04 13:47

05 隐马尔可夫模型 - 案例一 - hmmlearn框架说明

04隐马尔可夫模型-HMM的三个问题-预测问题-Viterbi算法安装hmmlearn库hmmlearn框架说明hmmlearn中主要有两种模型，分布为：GaussianHMM和MultinomialHMM
白尔摩斯·2020-07-04 08:10

HMM学习最佳范例六：维特比算法4

转载自：http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-six-viterbi-algorithm-4六、维特比算法（ViterbiAlgorithm）维特比算法定义
nicolas16·2020-07-02 13:29
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