学习问题之BuamWelch算法

资 源 简 介

学习问题之BuamWelch算法

详 情 说 明

Baum-Welch算法是隐马尔可夫模型(HMM)参数训练的经典方法，属于无监督学习算法的范畴。该算法基于期望最大化(EM)算法框架，通过迭代优化的方式估计HMM的三大核心参数：状态转移概率矩阵A、观测概率矩阵B和初始状态概率分布Pi。

算法的工作流程可以分为以下几个关键步骤：首先需要初始化模型参数，虽然初始值选择会影响收敛速度，但算法对初始值具有鲁棒性。然后进入迭代过程，每次迭代包含前向-后向计算和参数重估两个阶段。在前向-后向阶段，算法会计算给定观测序列下各个状态的概率；在参数重估阶段，则根据这些概率统计量来更新模型参数。

Baum-Welch算法的一个重要特性是它能保证每次迭代都提高模型的对数似然概率，这意味着算法最终会收敛到一个局部最优解。虽然不能保证全局最优，但在实际应用中，通过多次随机初始化和运行算法，通常能得到令人满意的结果。

这个算法在语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛应用，特别是在训练数据没有状态标注的情况下特别有用，因为它只需要观测序列就能完成训练。