Algorithme forward-backward

Calculer la probabilité d'une séquence observée dans le contexte des modèles de Markov cachés

En informatique, l'algorithme forward-backward, ou algorithme progressif-rétrogressif, est un algorithme pour calculer la probabilité d'une séquence observée dans le contexte des modèles de Markov cachés. L'algorithme commence par effectuer un calcul progressif des probabilités, un calcul « en avant », qui donne la probabilité d'obtenir les k premières observations dans une séquence donnée, en terminant dans chaque état possible du modèle de Markov.

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Algorithme forward-backward

Calculer la probabilité d'une séquence observée dans le contexte des modèles de Markov cachés

En informatique, l'algorithme forward-backward, ou algorithme progressif-rétrogressif, est un algorithme pour calculer la probabilité d'une séquence observée dans le contexte des modèles de Markov cachés. L'algorithme commence par effectuer un calcul progressif des probabilités, un calcul « en avant », qui donne la probabilité d'obtenir les k premières observations dans une séquence donnée, en terminant dans chaque état possible du modèle de Markov.

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En informatique, l'algorithme forward-backward, ou algorithme progressif-rétrogressif, est un algorithme pour calculer la probabilité d'une séquence observée dans le contexte des modèles de Markov cachés. L'algorithme commence par effectuer un calcul progressif des probabilités, un calcul « en avant », qui donne la probabilité d'obtenir les k premières observations dans une séquence donnée, en terminant dans chaque état possible du modèle de Markov. Il effectue également ensuite un calcul rétrogressif des probabilités, qui représente la probabilité d'obtenir les autres observations ultérieures à un état initial. Ces deux ensembles de probabilités peuvent être combinés pour obtenir à tout instant la probabilité de l’état caché, sachant la séquence totale des événements observés. L'algorithme forward-backward peut donc être utilisé afin de trouver les états les plus probables pour un modèle de Markov à n'importe quel instant.

Texte : Wikipédia, CC BY-SA 4.0. · Image : Enrique Benimeli (CC BY-SA 3.0) ·

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