如何用R实现Viterbi算法

Viterbi算法就是通过在状态中寻找最小量路径向前回溯L步，最后得到的即为译码输出。在卷积码(n，k，m)表示法中，参数k表示每次输入信息码位数，n表示编码的输出卷积码位数，m称为约束长度(一些书中采用k=m1为约束长度，也可称(2，1，2)码网格图，r=k/n称为信息率，即编码效率。本文运...

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维特比算法在CRF中起作用的核心在于寻找最优的标签序列。在命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字到实体标签的规律，而CRF则负责学习相邻实体标签之间的转移规则。CRF的损失函数通过计算最优路径的概率来最大化，而寻找最优路径的问题，即确定最佳标签序列，是维特比算法的关键应用。维特比算法是一...

在行为级描述中，Verilog HDL不仅能够在RTL级上进行设计描述，而且能够在体系结构级描述及其算法级行为上进行设计描述。能够使用门和模块实例化语句在结构级进行结构描述。Verilog HDL 的混合方式建模能力，即在一个设计中每个模块均可以在不同设计层次上建模。Verilog HDL 还具有内置逻辑函数，例如&（按位与...

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。依次计算完所有步骤后，通过回溯的方法找到最优选择路径。符合这个模型的都可以用viterbi算法解决，隐马模型的第三问...

当病人连续三天的观察结果为正常、感冒、眩晕，医生便可以借助维特比算法的威力，通过函数viterbi来寻找最可能的健康状态演变路径。这个函数接受观察序列obs，隐含状态states，以及起始状态概率start_p、转移概率trans_p和发射概率emit_p作为输入。它巧妙地运用动态规划，通过构建状态转移图，直观地展示算法的运行...

Viterbi译码算法是一种专门用于卷积码解码的技术，它的核心原理在于通过比较和选择来确定最有可能的编码路径。然而，该算法的主要挑战在于其复杂度随着约束长度N的增加而急剧上升。例如，当N为7时，需要比较的路径数量为2^(N-1) = 64条；而当N提升到8时，路径数会翻倍，达到128条。这样的增长使得...

具体来说，算法分为两个关键步骤：首先，通过递推计算每个时刻下，从不同状态出发的最大概率路径。在每个时间点，我们关注的是状态i到下一个时间点的概率乘以状态转移概率，取其中最大的，形成局部最优路径。例如，从时刻1状态3出发，通过计算得到时刻2状态1的概率值，这个路径记为 ，其中变量 表示最...

维特比算法，1968年由Andrew Viterbi提出，是一种动态规划方法，在自然语言处理中尤其在隐藏马尔可夫模型（HMM）中发挥关键作用，用于预测状态链。其核心是通过记忆化策略，寻找从起点到图中任意点的最短路径。它通过排除权重边并存储最优路径，逐步优化解决方案。以一个9个节点和10条边的有向带权图为例...

基本概念” 中“隐马尔可夫模型的形式定义”下方的Bob心情与天气的例子。当训练集仅包括 观测序列 ，目标是学习估计马尔科夫的参数（状态转移矩阵，观测概率矩阵以及初始概率） 此时，将观测序列看做是观测数据 ，状态序列看做是隐变量 借助 EM模型 即可求解。具体例子见本文2.3节：Viterbi 算法 ...

在每个时间步，需要执行2^(k*(N-1))次“加-比较-存储”操作。每一步操作涉及2k次加法和2k-1次比较，同时还要存储2^(k*(N-1))条存活路径。由此，我们可以看出，Viterbi算法的复杂度并不依赖于信道质量，其计算量和存储需求随着约束长度N和信息元分组k的指数级增长。因此，在N和k较大的情况下...