algoritmo de avance-retroceso

Uno de los problemas básicos de los Modelos Ocultos de Márkov es el cálculo de la probabilidad de una secuencia de observables dado un modelo . El objetivo es por tanto calcular eficientemente . Probabilidad de una secuencia de estados Supongamos una secuencia de estados . La probabilidad de esta secuencia es: Probabilidad de una secuencia de observables dada una secuencia de estados La probabilidad de observar cuando se da precisamente esta secuencia de estados es: Cada corresponde con el valor de Probabilidad de una secuencia de observables dado un modelo Por tanto, para obtener la probabilidad de una secuencia de observables dado un modelo , deberíamos calcular la probabilidad de para cada una de las secuencias posibles . El cálculo de tal y como se muestra es impracticable; sólo para estados y observaciones sería necesario realizar del orden de operaciones. Para reducir esta complejidad se emplean estrategias de programación dinámica como los algoritmos forward y backward. Se recomienda revisar la formalización habitual de un Modelo Oculto de Márkov para comprender cada uno de los elementos en la formulación de estos dos procedimientos.