Algoritmo de Retroceso

El algoritmo de Retroceso o Backward utilizado en HMM es similar al de Avance, pero en este caso trata de encontrar la probabilidad P (πi = k | E) de que alguna parte de la secuencia (observación oi) se haya generado cuando el sistema estaba en un estado específico ek, es decir, comenzamos en un estado determinado y retrocedemos en el tiempo.

 

Notas a tener encuenta:

Para el estado de donde partimos (inicial), la probabilidad previa es = 100%  βT(i)=1.

Usamos como vector las columnas.

 

 

Aquí el algoritmo en lenguaje Java con todas las secuencias de observación posibles (permutaciones ordinarias). Al comenzar desde el final el resultado es idéntico al del algoritmo de Avance.

🔴 Pulsar sobre el gráfico para ampliar.

 

HMM Modelo oculto de Markov algoritmo-Backward Retroceso en Java
HMM Modelo oculto de Markov algoritmo-Retroceso en Java

 

A continuación otras formas de ver los algoritmos:

 

  • El seudocódigo del algoritmo de Retroceso comparado con el de Avance, dado por scholar.harvard.edu:

 

  • Transparencia obtenida de una presentación en la Universidad Carlos III: