Обсуждение:Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Добрый вечер.

Как именно интерпретировать формулу для V(t_{n,j}) в реализации алгоритма Витерби?

Ни та, которая указана в слайдах, ни та, которая была озвучена на лекции, не отличаются ясностью. V(t_{n,j}) = \max\limits_{i}(V(t_{n-1,i}) +\ sum\limits_{j}(t_{n-1,i} * t_{n,j} * \log A_{i,j}) + \log p(x_n | \phi_i)) Это лекционная формула. Тут явная путаница с индексами j.

Если считать, что j в формуле относится к внутреннему суммированию, то оказывается, что V(t_{n,j1}) = V(t_{n,j2}) для любых j1, j2. Если же j относится к внешней индексации, то непонятно, как именно суммировать. 

 Mercurrent 23:24, 4 апреля 2011 (MSD)
Правильная формула будет такая: V_n(t_{nj})=\log p(x_n|\phi_j) + \max_i[V_{n-1}(t_{n-1,i}) + \log A_{t_{n-1,i},t_{nj}}].
— Д.А. Кропотов 00:00, 5 апреля 2011 (MSD)
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:%D0%A1%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B8_%D1%81%D0%B8%D0%B3%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%BE%D0%B2_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%29»
Личные инструменты