上一節(jié)中我們介紹了如何解決求觀測(cè)序列問(wèn)題問(wèn)題的前兩種方法，可參考03-隱馬可夫模型（HMM）二這一章節(jié)，接下來(lái)我們介紹第三種方法，后向算法。
1、后向概率的定義
定義時(shí)刻t時(shí)隱藏狀態(tài)為qi, 從時(shí)刻t+1到最后時(shí)刻T的觀測(cè)狀態(tài)的序列為ot+1,ot+2,...oT的概率為后向概率。記為：
如圖所示：
image.png
2、后向概率的推導(dǎo)：
3、總結(jié)一下后向算法的流程
輸入：HMM模型λ=(A,B,Π)，觀測(cè)序列O=(o1,o2,...oT)
輸出：觀測(cè)序列概率P(O|λ)
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初始化時(shí)刻T的各個(gè)隱藏狀態(tài)后向概率：
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遞推時(shí)刻T?1,T?2,...1時(shí)刻的后向概率：
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計(jì)算最終結(jié)果：
