ヒデン・マルコフ・フォワード

隠れマルコフモデルの前向き確率計算

2状態の隠れマルコフモデルについて、二値観測の尤度とフィルタリング後の状態確率を計算します。

計算結果

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結果

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手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。

最初の観測を事前入力から除外し、その後の各観測の前に遷移し、すべてのステップで正規化する。

Forward weight=emission likelihood×sum(previous filtered probability×transition)

0.5 、 0.5 は、長さ 4 回の観測度 1 / 16 を与える。

固定された2状態パラメータ、トレーニングなし、後方スムージングまたはビテルビデコード。各確率列は1に合計しなければならない。不可能な観測シーケンスは、有限対数度を割り当てるのではなく、却下される。

自分の値を入力できますか？

はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。

結果は厳密ですか？

浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。

入力内容は送信されますか？

計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。

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