Diferencia entre revisiones de «Algoritmo de avance-retroceso»
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Complejidad computacional y forward vs. backward |
m Enlace a Algoritmo de Viterbi |
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Línea 113:
El cálculo de los <math>\beta_{t}(i)</math> servirán - junto a los <math>\alpha_{t}(i)</math> - para contestar las otras dos preguntas fundamentales de los Modelos Ocultos de Markov:
* ¿Cuál es la '''secuencia óptima <math>S</math> de estados''' dado una secuencia de observaciones <math>O</math>? ([[algoritmo de Viterbi]])
* Dada una secuencia de observaciones <math>O=(o_{1},o_{2},\ldots,o_{T})</math>, ¿cómo podemos estimar los parámetros del modelo <math>\mu=(\pi,A,B)</math> para maximizar <math>P(O|\mu)</math>. En este caso el objetivo es encontrar el '''modelo que mejor ''explica'' la secuencia observada''' ([[algoritmo de Baum-Welch]]).
== Véase también ==
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