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Forward-backward algorithmとは 意味・読み方・使い方
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ウィキペディア英語版での「Forward-backward algorithm」の意味 |
Forward-backward algorithm
出典:『Wikipedia』 (2011/05/31 10:58 UTC 版)
英語による解説
ウィキペディア英語版からの引用
引用
The forward-backward algorithm is an inference algorithm for hidden Markov models which computes the posterior marginals of all hidden state variables given a sequence of observations/emissions 
, i.e. it computes, for all hidden state variables 
, the distribution 
. This inference task is usually called smoothing. The algorithm makes use of the principle of dynamic programming to efficiently compute the values that are required to obtain the posterior marginal distributions in two passes. The first pass goes forward in time while the second goes backward in time; hence the name forward-backward algorithm.
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