Я пытаюсь создать скрытую марковскую модель (HMM) 1-го порядка с 2-мя состояниями, матрица перехода которой имеет размер 2 на 2.Допустим, у меня есть 2 скрытых состояния (состояние 1 и состояние 2), и вероятность перехода из состояния 1 в состояние 2 обозначена как T12.Предполагая, что я уже знаю вероятности излучения для каждого скрытого состояния, мне интересно узнать об ожидаемом поведении HMM, когда T12=T21.Если T12=T21, он квалифицируется как T12=T21=T22=T11, а матрица перехода будет [0.5, 0.5, 0.5, 0.5]
. На мой взгляд, во время декодирования Витерби скрытое состояние предыдущего шага НЕ влияет на декодирование текущего шага.,Другими словами, декодирование текущего шага не будет зависеть от предполагаемого скрытого состояния предыдущего шага.
Если мой мысленный эксперимент верен, пошаговая классификация основана на условной вероятности P (наблюдение |скрытое состояние) может заменить декодирование HMM.
Вот мои вопросы
- Верна ли моя следующая идея?Если
T12=T21, декодирование HMM (Витерби) для текущего шага не зависит от предполагаемого скрытого состояния предыдущего шага. - Существует ли математический термин для особого случая HMM с равными вероятностями перехода?