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嘿，我真的是 Haskell 的新手，我一生都在使用更经典的编程语言。我不知道这里发生了什么。我正在尝试制作一个非常简单的维特比算法实现，但仅适用于两种状态（诚实和不诚实的赌场）

我有一个问题，我想解决我的数组，但我不认为我得到了正确的类型。或者我每次尝试解决它时都会创建一个新数组 - 同样愚蠢。请特别查看 myArray、te 中缀和 dynamicProgram。请漂亮漂亮

有谁知道网络或书籍上有什么好的资源可以找到维特比解码器的解释或如何使用格子图解码接收到的位序列的教程？

谢谢！

我有这个 Viterbi Decoder 函数代码，比较冗长，没有注释标注帮助，我想试着理解一下。

所以任何人都可以向我指出一个易于理解的算法吗？

无论如何，这是代码：

n-gram 模型上的 Forward-backward 算法和隐马尔可夫模型（HMM）上的 Viterbi 算法有什么区别？

当我回顾这两种算法的实现时，我唯一发现的是交易概率来自不同的概率模型。

这两种算法有区别吗？

我有一个问题，给定一个隐马尔可夫模型和状态 SI 需要找到一个算法，该算法在时间 O(|S|) 内返回通过隐马尔可夫模型的给定序列 X 的最可能路径。

我正在考虑开发一个图，其中我将在 X 的不同位置拥有所有不同的状态，并在该图上运行最短路径算法。但是我将有 n|S|^2 个边（其中 n 是 X 中的状态数）和 n|S| 顶点。

我发现的最佳算法是在时间 O(|E|+|V|) 中运行的非循环最短路径，在我的情况下为 O(|S|^2)。有没有我可以开发的算法让它在 O(|S|) 时间内运行？我需要的只是总体思路。

谢谢

我知道给定一个 HMM 和一个观察，维特比算法可以猜测产生这个观察的隐藏状态序列。但是你想实时使用它的情况呢？我的意思是逐步找到隐藏状态。每次输入中的观察符号时，都会猜测隐藏状态，而无需知道接下来的整个观察序列。我想将它用于实时运行的音频应用程序，因此观察将是每个时间帧的音频特征值的序列。

我的任务是使用维特比算法在句子中找到最可能的单词序列。给定的状态序列在这里： 我必须引入初始概率和转移概率，然后打印句子中最可能的词性序列。输出应该像 NPV ART 一样，概率 0.0000123 我已经用 Java 对其进行了硬编码，但是在不同的 MATH 程序中是否存在一般情况或已经准备好的解决方案？谢谢，这是我目前所拥有的：

我正在做一个 Python 项目，我想在其中使用 Viterbi 算法。有谁知道维特比算法的完整 Python 实现？维基百科上的正确性似乎在讨论页上存在问题。有人有指针吗？

我刚刚看了一个视频，他们使用维特比算法来确定句子中的某些单词是否打算用作名词/动词/adjs 等，他们使用了转换和发射概率，例如“时间”这个词被用作动词是已知的（发射）和名词引导到动词的概率（过渡）。

http://www.youtube.com/watch?v=O_q82UMtjoM&feature=relmfu（视频）

我怎样才能为这个用例找到一个好的转换和发射概率数据集？

或者即使只是一个显示所有概率的示例，我也想在演示中使用真实的数字。

我正在尝试将在此 Stack Overflow 答案中找到的 Viterbi 算法的 Python 实现转换为 Ruby。完整的脚本可以在这个问题的底部和我的评论中找到。

不幸的是，我对 Python 知之甚少，因此事实证明翻译比我想的要困难得多。尽管如此，我还是取得了一些进展。现在，唯一完全融化我的大脑的一句话是：

有人可以解释一下它在做什么吗？

这是完整的 Python 脚本：