Baum-Welch有许多可能的观察结果

Question

我已经在python中实现了baum-welch算法，但是我在尝试训练HMM（隐藏马尔可夫模型）参数A，B和pi时遇到了问题。问题是我有很多观察序列Y = (Y_1=y_1, Y_2=y_2,...,Y_t=y_t)。在我的案例中，每个观察变量Y_t都可以采用K个可能的值，K=4096。幸运的是，我只有两个状态N=2，但我的发射矩阵B是N by K所以2行乘4096列。

现在，当您初始化B时，每行必须总和为1.由于两行中的每一行都有4096个值，因此数字非常小。这么小，当我去计算alpha和beta时，他们的行最终接近0，t增加。这是一个问题，因为您在尝试计算gamma或x/0时无法计算0/0。如何在不崩溃且不永久改变我的值的情况下运行算法？

Answer 1

这听起来像标准的HMM缩放问题。看看＆＃34;隐藏马尔可夫模型教程......＆＃34; （Rabiner，1989），V.A＆＃34; Scaling＆＃34;。

简而言之，您可以每次重新调整alpha总和为1，并使用相同的因子重新调整beta，并将其作为相应的alpha，以及所有内容应该工作。