摘要:状态转移,发射概率逐次计算每个序列节点的所有状态下的概率值,最大概率值对应的。应用状态转移求解最佳转移路径。状态转移矩阵的作用在于在每个状态转移概率计算时,和固有的状态转移矩阵进行加和,再计算。
viterbi过程 1.hmm类似。 状态转移,发射概率 2.逐次计算每个序列节点的所有状态下的概率值,最大概率值对应的index。 3.概率值的计算,上一个节点的概率值*转移概率+当前概率值。 4.最后取出最大的一个值对应的indexes 难点: 理解viterbi的核心点,在于每个时间步都保留每一个可视状态,每一个可视状态保留上一个时间步的最大隐状态转移, 每一个时间步t记录上一个最大概率转移过来的时间步t-1的信息,包括index/概率值累积。 迭代完时间步,根据最后一个最大累积概率值,逐个往前找即可。 根据index对应的状态逐个往前找。 应用: 状态转移求解最佳转移路径。 只要连续时间步,每个时间步有状态分布,前后时间步之间有状态转移,就可以使用viterbi进行最佳状态转移计算求解。 状态转移矩阵的作用在于 在每个状态转移概率计算时,和固有的状态转移矩阵进行加和,再计算。相当于额外的概率添加。
import numpy as np def viterbi_decode(score, transition_params): """ 保留所有可视状态下,对seqlen中的每一步的所有可视状态情况下的中间状态求解概率最大值,如此 :param score: :param transition_params: :return: """ # score [seqlen,taglen] transition_params [taglen,taglen] trellis=np.zeros_like(score) trellis[0]=score[0] backpointers=np.zeros_like(score,dtype=np.int32) for t in range(1,len(score)): matrix_node=np.expand_dims(trellis[t-1],axis=1)+transition_params #axis=0 代表发射概率初始状态 trellis[t]=score[t]+np.max(matrix_node,axis=0) backpointers[t]=np.argmax(matrix_node,axis=0) viterbi=[np.argmax(trellis[-1],axis=0)] for backpointer in reversed(backpointers[1:]): viterbi.append(backpointer[viterbi[-1]]) viterbi_score = np.max(trellis[-1]) viterbi.reverse() print(trellis) return viterbi,viterbi_score def calculate(): score = np.array([[1, 2, 3], [2, 1, 3], [1, 3, 2], [3, 2,1]]) # (batch_size, time_step, num_tabs) transition = np.array([ [2, 1, 3], [1, 3, 2], [3, 2, 1] ] )# (num_tabs, num_tabs) lengths = [len(score[0])] # (batch_size, time_step) # numpy print("[numpy]") # np_op = viterbi_decode( score=np.array(score[0]), transition_params=np.array(transition)) # print(np_op[0]) # print(np_op[1]) print("=============") # tensorflow # score_t = tf.constant(score, dtype=tf.int64) # transition_t = transition, dtype=tf.int64 tf_op = viterbi_decode( score, transition) print("--------------------") print(tf_op) if __name__=="__main__": calculate()
// java 版本 import java.lang.reflect.Array; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class viterbi { public static int[] viterbi_decode(double[][]score,double[][]trans ) { //score(16,31) trans(31,31) int path[] = new int[score.length]; double trellis[][] = new double[score.length][score[0].length]; int backpointers[][] = new int [score.length][score[0].length]; trellis[0] = score[0]; for(int t = 1; tmax_column) { max_column = v[i][j]; line_point = i; } } max_v[j] = max_column; max_v_linepoint[j] = line_point; } for(int i = 0 ;i < score[0].length; i++ ) { trellis[t][i] = score[t][i] + max_v[i]; backpointers[t][i] = max_v_linepoint[i]; } } int viterbi[] = new int[score.length]; // List viterbi = new ArrayList<>(); double max_trellis = trellis[score.length-1][0]; for(int j = 0; j< trellis[score.length-1].length ;j++) { if(trellis[score.length-1][j] > max_trellis) { max_trellis = trellis[score.length-1][j]; // viterbi.add(j); viterbi[0] = j; } } for(int i=1;i< 1+(backpointers.length)/2;i++){ int temp[] = backpointers[i]; backpointers[i] = backpointers[backpointers.length-i]; backpointers[backpointers.length-i]=temp; } for(int i = 1; i < backpointers.length; i++ ) { // viterbi.add( backpointers[i][viterbi.get(viterbi.size() - 1)]); viterbi[i] = backpointers[i][viterbi[i-1]]; } for(int i = 0;i < (viterbi.length)/2; i++){ //把数组的值赋给一个临时变量 int temp = viterbi[i]; viterbi[i] = viterbi[viterbi.length-i-1]; viterbi[viterbi.length-i-1] = temp; } return viterbi; } public static void main(String[] args){ List > score=new ArrayList<>(); ArrayList
row1=new ArrayList<>(); row1.add(1); row1.add(2); row1.add(3); ArrayList row2=new ArrayList<>(); row2.add(2); row2.add(1); row2.add(3); ArrayList row3=new ArrayList<>(); row3.add(1); row3.add(3); row3.add(2); ArrayList row4=new ArrayList<>(); row4.add(3); row4.add(2); row4.add(1); score.add(row1); score.add(row2); score.add(row3); score.add(row4); List > trans=new ArrayList<>(); ArrayList
row11=new ArrayList<>(); row11.add(2); row11.add(1); row11.add(3); ArrayList row12=new ArrayList<>(); row12.add(1); row12.add(3); row12.add(2); ArrayList row13=new ArrayList<>(); row13.add(3); row13.add(2); row13.add(1); trans.add(row11); trans.add(row12); trans.add(row13); // double[][] score_double=(double[][]) score.toArray(); // double[][] trans_double=(double[][]) trans.toArray(); System.out.println(score); System.out.println(trans); double[][] score_double=new double[score.size()][score.get(0).size()]; for(int i=0;i
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