我们首先定义两个变量.给定观察序列O及隐马尔科夫模型 ,定义t时刻位于隐藏状态Si的概率变量为:
 回顾一下第二节中2018免费送彩金游戏前向变量at(i)及后向变量Bt(i)的定义,我们可以很容易地将上式用前向,后向变量表示为:
 其中分母的作用是确保:
 给定观察序列O及隐马尔科夫模型 ,定义t时刻位于隐藏状态Si及t+1时刻位于隐藏状态Sj的概率变量为:
 该变量在网格中所代表的关系如下图所示:
 同样,该变量也可以由前向,后向变量表示:
 而上述定义的两个变量间也存在着如下关系:
 如果对于时间轴t上的所有 相加,我们可以得到一个总和,它可以被解释为从其他隐藏状态访问Si的期望值(网格中的所有时间的期望),或者,如果我们求和时不包括时间轴上的t=T时刻,那么它可以被解释为从隐藏状态Si出发的状态转移期望值.相似地,如果对 在时间轴t上求和(从t=1到t=T-1),那么该和可以被解释为从状态Si到状态Sj的状态转移期望值.即:
 你好,问个局外的问题,你这个是免费的空间吗?是谁提供的?
 写的超好的说 但不是很明白这一段 如果对于时间轴t上的所有相加,我们可以得到一个总和,它可以被解释为从其他隐藏状态访问Si的期望值(网格中的所有时间的期望),或者,如果我们求和时不包括时间轴上的t=T时刻,那么它可以被解释为从隐藏状态Si出发的状态转移期望值.相似地,如果对在时间轴t上求和(从t=1到t=T-1),那么该和可以被解释为从状态Si到状态Sj的状态转移期望值. 为什么是期望值而不是概率呢???
 请问下,这个所谓的观察序列O 是不是就是学习的样本空间了呢?如果是的话,那么O应该包括了显性的输出和隐性的状态,对吗???
 您好,2018免费送彩金游戏变量gamma用前向,后向变量表示的公式中,分母的累加式中的i与分子的i应该不是同一个含义吧?是否会引起歧义呢?
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