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El algoritmo de Viterbi es un algoritmo de programación dinámica para obtener la estimación de probabilidad máxima a posteriori de la secuencia más probable de estados ocultos, llamada ruta de Viterbi, que da como resultado una secuencia de eventos observados, especialmente en el contexto de fuentes de información de Markov y Markov oculto. modelos (HMM).
- ¿Cuál es la idea principal en el algoritmo de Viterbi??
- ¿Cuál es la salida del algoritmo de Viterbi??
- ¿Qué es el modelo de Markov oculto en la PNL??
- ¿Cuál es la complejidad temporal del algoritmo de Viterbi??
¿Cuál es la idea principal en el algoritmo de Viterbi??
La idea principal detrás del algoritmo de Viterbi es que podemos calcular los valores del término π (k, u, v) de manera eficiente de manera recursiva y memorizada.
¿Cuál es la salida del algoritmo de Viterbi??
Viterbi (2009), Scholarpedia, 4 (1): 6246. El algoritmo de Viterbi produce las estimaciones de máxima verosimilitud de los estados sucesivos de una máquina de estados finitos (FSM) a partir de la secuencia de sus salidas que han sido corrompidas por términos de interferencia sucesivamente independientes.
¿Qué es el modelo de Markov oculto en la PNL??
El modelo oculto de Markov (HMM) es un modelo gráfico probabilístico, que nos permite calcular una secuencia de variables desconocidas o no observadas a partir de un conjunto de variables observadas. Predecir las condiciones climáticas (ocultas) sobre la base de los tipos de ropa que usa alguien (observado) es un ejemplo simple de HMM.
¿Cuál es la complejidad temporal del algoritmo de Viterbi??
La complejidad temporal de este algoritmo es O (N2T) y la complejidad espacial es O (N2 + NT).
