Algoritma Viterbi

Algoritma Viterbi adalah algoritma pengaturcaraan dinamik untuk memperoleh perkiraan kebarangkalian maksimum posteriori bagi urutan keadaan tersembunyi yang paling mungkin - yang disebut jalan Viterbi - yang menghasilkan urutan peristiwa yang diperhatikan, terutama dalam konteks sumber maklumat Markov dan Markov tersembunyi model (HMM).

1. Apakah idea utama dalam algoritma Viterbi?
2. Apakah output algoritma Viterbi?
3. Apa model Markov yang tersembunyi di NLP?
4. Apakah kerumitan masa algoritma Viterbi?

Apakah idea utama dalam algoritma Viterbi?

Idea utama di sebalik Algoritma Viterbi ialah kita dapat mengira nilai istilah π (k, u, v) dengan cekap dalam bentuk rekursif dan diingat.

Apakah output algoritma Viterbi?

Viterbi (2009), Scholarpedia, 4 (1): 6246. Algoritma Viterbi menghasilkan anggaran kemungkinan maksimum keadaan berturut-turut mesin keadaan terhingga (FSM) dari urutan outputnya yang telah rosak oleh istilah gangguan bebas berturut-turut.

Apa model Markov yang tersembunyi di NLP?

Model Markov Tersembunyi (HMM) adalah model grafik probabilistik, yang membolehkan kita mengira urutan pemboleh ubah yang tidak diketahui atau tidak diperhatikan dari sekumpulan pemboleh ubah yang diperhatikan. Meramalkan keadaan cuaca (tersembunyi) berdasarkan jenis pakaian yang dipakai oleh seseorang (diperhatikan) adalah contoh sederhana HMM.

Apakah kerumitan masa algoritma Viterbi?

Kerumitan masa algoritma ini adalah O (N2T) dan kerumitan ruang adalah O (N2 + NT).