Data Science, Statistics, Dynamic Programming, Machine Learning.
v(t) 來做為符號。首先，我們先從局部著手(動態算法的典型思維)，在時刻 t 隱藏狀態為 j 的機率為 : 上面式子的第二行為 Recursive Expression，讀者可自行演算一下。式子代表甚麼意思呢? 意思是說每一次時刻 t 隱藏狀態為 j 的機率，都是從每一條時刻 t-1，狀態為 j，並且乘上 j 到 i 轉移機率中選取一條最大的路徑，得到該機率後乘上該隱藏狀態轉移到 Ot 的機率得來，這樣就得到了在所有隱藏路徑中得到下一個狀態 j 的最大路徑機率值。(對這邊有點拗口，要慢慢讀) 接下來，這邊要用到一個觀念叫做 Backpointer，其定義是在時刻 t 且轉移狀態為 i