維特比演算法在 Python 中的實現

Vaibhav Vaibhav 2021年12月4日
維特比演算法在 Python 中的實現

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 ABinitial_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
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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.

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