« Algorithme progressif-rétrogressif » : différence entre les versions


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[https://en.wikipedia.org/wiki/Forward%E2%80%93backward_algorithm Source :  Source : Wikipedia ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Forward%E2%80%93backward_algorithm   Source : Wikipedia EN ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
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[https://stanford.edu/~shervine/l/fr/teaching/cs-221/pense-bete-modeles-variables  Source : Stanford ]  
[https://stanford.edu/~shervine/l/fr/teaching/cs-221/pense-bete-modeles-variables  Source : Stanford ]  
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_forward-backward  Source : Wikipédia FR ]


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Version du 10 mai 2021 à 14:41

Définition

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.

Français

algorithme progressif-rétrogressif

algorithme forward-backward

Anglais

forward–backward algorithm


Source : Wikipedia EN

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

Source : UQAM

Source : Stanford

Source : Wikipédia FR



Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki