维特比算法在 Python 中的实现
Vaibhav Vaibhav
2021年12月4日
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
Author: Vaibhav Vaibhav
