[질문/패턴인식] HMM 관측확률을 계산하는 이유가 잘 이해되지 않습니다.

penstrong의 이미지


HMM의 3가지 문제, Evaluation, Decoding, Training에서

관측열과 모델 패러미터가 주어졌을 때 관측확률을 계산하는 evaluation 문제가

필요한 구체적인 이유가 뭔가요? decoding을 하기 위한 상태열 매트릭스를

생성하기 위함인지...

p.s 글 수정을 어떻게 해야 하나요?

penstrong의 이미지


바꾸어 말씀드리자면, 출력된 심볼이 주어졌을 때

이 출력열의 심볼(토큰)을 생성시킨 모든 상태를 찾아내어

state space를 알아내기 위해 evaluation을 한다는 뜻인지요.