Question

我正在开发一个需要使用隐藏马尔可夫模型的项目。我下载了Kevin Murphy的工具箱。我对使用有一些问题。在工具箱网页中，他说dhmm_em和dhmm_logprob的第一个输入是符号序列数据。在他们的例子中，他们给出行向量作为数据。所以，当我将符号序列作为行向量时，我得到错误;

??? Error using ==> assert at 9
assertion violated:

Error in ==> fwdback at 105
assert(approxeq(sum(alpha(:,t)),1))

Error in ==> dhmm_logprob at 17
  [alpha, beta, gamma, ll] = fwdback(prior,
  transmat, obslik, 'fwd_only', 1);

Error in ==> mainCourseProject at 110
            loglik(train_act) =
            dhmm_logprob(orderedSymbols,
            hmm{train_act}.prior,
            hmm{train_act}.trans,
            hmm{act}.emiss);

但是，在给出此错误之前，代码适用于某些符号向量。当我将数据作为列向量时，函数工作正常，没有错误。那么为什么我得到这个错误呢？

你可能会说我应该给的不是单个向量，而是向量集，我也尝试在结构中收集我的特征向量并给出行向量，但没有改变，我仍然得到断言错误。

顺便说一下，我的符号序列没有任何零，我所做的一切几乎和他们在例子中所示的相同，所以如果有人能帮助我，我会很高兴。

Answer 1

我不确定，但是从上面显示的函数调用堆栈中，最后一行不应该是hmm{train_act}.emiss而不是hmm{act}.emiss。换句话说，当您计算序列的对数概率时，您应该传递属于同一HMM模型的组件（转换矩阵，发射矩阵和先验概率）。

顺便说一下，代码中的ASSERT是一个完整性检查，概率向量应该总和为1。通常，当使用非常小的值（对数概率）时，数值稳定性问题可能会蔓延...您可以编辑APPROXEQ函数以稍微放宽比较，给它一个更大的误差范围

Answer 2

此错误消息及其引用的代码是人类可读的。断言是程序员投入的一个保护，以确保满足某些条件。在这种情况下，条件是什么？ approxeq(sum(alpha(:,t)),1)我冒昧地说，约会希望价值大致相等，所以归结为：sum(alpha(:,t)) ~= 1

在不了解代码的情况下，我也猜测这些是指概率。节点边缘的概率必须总和为1。希望这能让您了解一条富有成效的调试路径。如果你无法弄清楚产生这种情况的输入有什么问题，可以开始涉及代码，看看这个alpha矢量来自哪里，以及它最终如何无效。

kevin murphy hmm matlab toolbox assertionerror

2 个答案: