Viterbiho algoritmus
Viterbiho algoritmus je algoritmus dynamického programování pro hledání/nalezení nejpravděpodobnější posloupnosti skrytých stavů – nazývané Viterbiho cesta – jehož výsledkem je posloupnost pozorovaných událostí, především v kontextu Markovových informačních zdrojů a skrytých Markovových modelů.

Pojmy „Viterbiho cesta“ a „Viterbiho algoritmus“ se používají i pro další podobné algoritmy dynamického programování, které hledají nejpravděpodobnější vysvětlení určitého pozorování. Například algoritmus dynamického programování pro statistické parsování lze použít na hledání nejpravděpodobnějšího bezkontextového odvození (parse) řetězce, který se někdy nazývá „Viterbiho odvození“.

Algoritmus navrhl Andrew Viterbi v roce 1967 pro dekódování konvolučních kódů na digitálních komunikačních linkách se šumem. Od té doby se používá při dekódování konvolučních kódů používaných v mobilních sítích CDMA a GSM i v běžných telefonních modemech, pro komunikaci se satelity a kosmickými sondami do vzdáleného vesmíru, i v bezdrátových sítích podle standardu 802.11. Často se používá i při rozpoznávání a syntéze řeči, v počítačové lingvistice, pro vyhledávání klíčových slov a v bioinformatice. Například při rozpoznávání řeči se zvukový signál považuje za pozorovanou posloupnost událostí, a textový řetězec za „skrytou příčinu“ zvukového signálu. Viterbiho algoritmus hledá nejpravděpodobnější řetězec textu k danému zvukovému signálu.

Algoritmus 
Předpokládejme, že je dán skrytý Markovův model (HMM) se stavovým prostorem , pravděpodobnostmi  začátku ve stavu  (počáteční pravděpodobnosti), pravděpodobnostmi  pro přechod ze stavu  do stavu  (přechodové pravděpodobnosti). Pokud pozorujeme výstupní posloupnost , pak nejpravděpodobnější posloupnost stavů , která produkuje pozorovaný výstup, je dána rekurentními vztahy:

kde  je pravděpodobnost nejpravděpodobnější posloupnosti stavů odpovědné za prvních  pozorování, jejíž koncový stav je . Pro získání Viterbiho cesty lze používat zpětné ukazatele, které zachycují, jaký stav  byl použit ve druhé rovnici. Nechť  je funkce, která vrací hodnotu  použitou pro výpočet  pokud , nebo  pokud . Pak:

(používáme standardní definici arg max).

Složitost tohoto algoritmu je .

Pseudokód 
Pokud je dán prostor pozorování , stavový prostor , posloupnost pozorování , matice přechodů  velikosti  tak, že  obsahuje přechodovou pravděpodobnost přechodu ze stavu  do stavu , výstupní matice  velikosti  taková, že  obsahuje pravděpodobnosti pozorování  ze stavu , pole počátečních pravděpodobností  velikosti  takové, že  obsahuje pravděpodobnost, že . Nechť posloupnost  je cestou, která generuje pozorování .

V tomto problému dynamického programování vytváříme dvě dvourozměrné tabulky  velikosti . Každý prvek , , obsahuje pravděpodobnost zatím nejpravděpodobnější cesty  s , která generuje . Každý prvek , , obsahuje  zatím nejpravděpodobnější cesty  pro každé 

Naplníme položky dvou tabulek  rostoucí posloupností .

, a

    VSTUP:  Prostor pozorování , 
            stavový prostor , 
            posloupnost pozorování   taková, že  pokud 
              pozorování v čase  je ,
            matice přechodů  velikosti  tak, že  obsahuje přechodovou
              pravděpodobnost přechodu ze stavu  do stavu ,
            emission matrix  velikosti  tak, že  obsahuje pravděpodobnost
              pozorování  ze stavu , 
            pole počátečních pravděpodobností  velikosti  takové, že  obsahuje pravděpodobnost, že
              
    VÝSTUP: Nejpravděpodobnější skrytá posloupnost stavů 
 A01 function VITERBI(O, S, π, Y, A, B): X
 A02     for each state si do
 A03         T1[i,1]←πiBi
 A04         T2[i,1]←0
 A05     end for
 A06     for i←2,3,...,T do
 A07         for each state sj do
 A08             T1[j,i]←
 A09             T2[j,i]←
 A10         end for
 A11     end for
 A12     zT←
 A13     xT←szT
 A14     for i←T,T-1,...,2 do
 A15         zi-1←T2[zi,i]
 A16         xi-1←szi-1
 A17     end for
 A18     return X
 A19 end function

Příklad 
Představte si lékaře, který má pečovat o ženu císaře trpící neustále se vracející nemocí. Projevy nemoci lze léčit; tato léčba je nepříjemná, ale nemocné uleví. Problém je, že lékař císařovnu nemůže sám vyšetřit, dostává pouze každý třetí den lísteček s informací, jak se císařovna cítí (výborně, slabě, na umření). Na základě těchto informací má lékař posoudit, zda je císařovna zdravá nebo nemocná a má být podrobena léčbě.

Lékař se domnívá, že zdravotní stav císařovny se chová jako diskrétní Markovův řetězec. Situaci, kdy lékař nemůže přímo zkoumat zdravotní stav císařovny, lze popsat jako skrytý Markovův model (HMM).

Lékař ví, jaká je pravděpodobnost nemoci císařovny a jak pravděpodobně se cítí, když je zdravá nebo nemocná. Jinak řečeno parametry HMM jsou známé. Mohou být reprezentovány následujícím programem v jazyce Python:
states = ('Zdravá', 'Nemocná')
 
observations = ('výborně', 'slabě', 'na umření')
 
start_probability = {'Zdravá': 0.6, 'Nemocná': 0.4}
 
transition_probability = {
   'Zdravá' : {'Zdravá': 0.7, 'Nemocná': 0.3},
   'Nemocná' : {'Zdravá': 0.4, 'Nemocná': 0.6},
   }
 
emission_probability = {
   'Zdravá' : {'výborně': 0.5, 'slabě': 0.4, 'na umření': 0.1},
   'Nemocná' : {'výborně': 0.1, 'slabě': 0.3, 'na umření': 0.6},
   }

V tomto kusu kódu start_probability reprezentuje lékařovo přesvědčení, v jakém stavu je HMM, když dostal první zprávu o tom, jak se císařovna cítí (jediné, co ví, je, že je častěji zdravá). Zde použité rozložení pravděpodobnosti není vyvážené; podle přechodové pravděpodobnosti by bylo přibližně {'Zdravá': 0.57, 'Nemocná': 0.43}. transition_probability reprezentuje změnu zdravotního stavu ve skrytém Markovově řetězci. V tomto příkladě je jenom 30% pravděpodobnost, že za tři dny bude císařovna nemocná, když je dnes zdravá. emission_probability reprezentuje pravděpodobnosti jednotlivých informací. Pokud je císařovna zdravá, je 50% pravděpodobnost, že se cítí výborně; pokud je nemocná, je 60% pravděpodobnost, že se cítí na umření.

Na obrázcích jsou použity názvy z původního anglického příkladu (skryté zdravotní stavy jsou Healthy = Zdravá, Fever = Nemocná; oznámené pocity jsou Dizzy = na umření, Cold = slabě, Normal = výborně)

Lékař dostal s postupně tři zprávy o tom, jak se císařovna cítí, první zpráva byla výborně, druhá slabě, třetí na umření a chce zjistit, jaká je nejpravděpodobnější posloupnost zdravotních stavů císařovny, která by vysvětlila tato pozorování? Odpověď poskytne Viterbiho algoritmus:

# Vizualizace Viterbiho algoritmu.
def print_dptable(V):
    print "    ",
    for i in range(len(V)): print "%7d" % i,
    print

    for y in V[0].keys():
        print "%.5s: " % y,
        for t in range(len(V)):
            print "%.7s" % ("%f" % V[t][y]),
        print

def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
    V = [{}]
    path = {}

    # Initialize base cases (t == 0)
    for y in states:
        V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
        path[y] = [y]

    # Run Viterbi for t > 0
    for t in range(1,len(obs)):
        V.append({})
        newpath = {}

        for y in states:
            (prob, state) = max([(V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states])
            V[t][y] = prob
            newpath[y] = path[state] + [y]

        # Don't need to remember the old paths
        path = newpath

    print_dptable(V)
    (prob, state) = max([(V[len(obs) - 1][y], y) for y in states])
    return (prob, path[state])
Argumenty funkce viterbi jsou: obs je posloupnost pozorování, např. ['výborně', 'slabě', 'na umření']; states je množina skrytých stavů; start_p je start pravděpodobnost; trans_p jsou přechodové pravděpodobnosti; a emit_p jsou výstupní pravděpodobnosti. Pro jednoduchost kódu předpokládáme, že posloupnost pozorování obs je neprázdná a že trans_p[i][j] a emit_p[i][j] jsou definované pro všechny stavy i,j.

V našem příkladě se dopředný Viterbiho algoritmus používá takto:

def example():
    return viterbi(observations,
                   states,
                   start_probability,
                   transition_probability,
                   emission_probability)
print example()

To ukazuje, že pozorování ['výborně', 'slabě', 'na umření'] byla s největší pravděpodobností generována posloupností stavů ['Zdravá', 'Zdravá', 'Nemocná']. Jinými slovy, na základě pozorovaných dat byla císařovna s největší pravděpodobností při odeslání první a druhé zprávy zdravá (poprvé se cítila výborně, podruhé slabě), a při odeslání třetí byla nemocná.

Funkci Viterbiho algoritmu lze vizualizovat pomocí
trellis diagramu. Viterbiho cesta je v zásadě nejkratší cesta tímto trellisem. Trellis pro příklad s císařovnou je níže; odpovídající Viterbiho cesta je tučně:

Při implementaci Viterbiho algoritmu je nutné zmínit, že mnoho jazyků používá aritmetiku s pohyblivou řádovou čárkou – pokud jsou hodnoty pravděpodobností malé, může dojít k podtečení výsledku. Obvyklá technika, jak se tomu vyhnout, je používat během celého výpočtu logaritmus pravděpodobnosti, tatáž technika použitá v Logarithmic Number System. Po skončení algoritmu lze získat správnou hodnotu pomocí exponenciální funkce.

Rozšíření 
Zobecnění Viterbiho algoritmu nazývané max-sum algoritmus (nebo max-product algoritmus) lze použít pro nalezení nejpravděpodobnějšího přiřazení všech nebo určitých podmnožinách skrytých proměnných ve velkém množství grafických modelů, např. Bayesovské sítě, Markov náhodná pole a podmíněná náhodná pole. Skryté proměnné musí být obecně propojeny nějakým způsobem na HMM, s omezeným počtem spojení mezi proměnnými a určitým typem lineární struktury mezi proměnnými. Obecný algoritmus využívá mechanismus předávání zpráv a v zásadě se podobá algoritmu belief propagation (který je zobecněním forward-backward algoritmu).

Pomocí algoritmu nazývaného iterativní Viterbiho dekódování lze najít podposloupnost pozorování, která vyhovuje nejlépe (v průměru) dané HMM. Tento algoritmus navrhl Qi Wang, etc. pro zpracování turbo kódů. Iterativní Viterbi dekódování pracuje iterativně vyvoláním modifikovaného Viterbiho algoritmu, znovu odhadnutím skóre pro výplňku při konvergenci.

Nedávno byl navržen alternativní algoritmus, líný Viterbiho algoritmus. Pro mnoho kódů používaných v praxi, při rozumném šumu, je dekodér používající líný Viterbiho algoritmus mnohem rychlejší než tradiční Viterbiho dekodér. Líný Viterbiho algoritmus neexpanduje uzly, dokud to není opravdu nutné, a obvykle vyžaduje mnohem méně výpočtů, aby došel ke stejnému výsledku jako normální Viterbiho algoritmus – není ho však snadné hardwarově paralelizovat.

Existuje rozšíření Viterbiho algoritmu, aby pracoval s deterministickým konečným automatem pro zlepšení rychlosti při stochastické konverzi písmen na fonémy.

Související články 
 Baum–Welchův algoritmus
 Forward-backward algoritmus
 Forward algoritmus
 Samoopravný kód
 Viterbiho algoritmus s měkkým výstupem
 Viterbiho dekodér
 Markovův model i Skrytý Markovův model
 Part-of-speech tagging

Literatura 
  (note: the Viterbi decoding algoritmus je described in section IV.) Subscription required.
 
  Subscription required.
 
  (Describes the forward algoritmus and Viterbi algorithm for HMMs).
 Shinghal, R. a Godfried T. Toussaint, "Experiments in text recognition with the modified Viterbi algoritmus," IEEE Transactions on Pattern Analysis a Machine Intelligence, Vol. PAMI-l, April 1979, pp. 184–193.
 Shinghal, R. a Godfried T. Toussaint, "The sensitivity of the modified Viterbi algoritmus to the source statistics," IEEE Transactions on Pattern Analysis a Machine Intelligence, vol. PAMI-2, March 1980, pp. 181–185.

Reference

Implementace 
 C a Jazyk symbolických adres
 C
 C++
 C++ a Boost autor: Antonio Gulli
 C#
 F#
 Java
 Perl
 Prolog
 VHDL

Externí odkazy 
 
 Implementace v jazyce Java, F#, Clojure, C# na Wikibooks
 Učební text o konvolučním kódování s Viterbiho dekódováním, autor: Chip Fleming
 Historie Viterbiho algoritmu, autor: David Forney
 Jemný úvod do dynamického programování a Viterbiho algoritmu
 Učební text o sadě nástrojů pro modelování skrytého Markovova modelu (implementovaná v jazyce C), který obsahuje popis Viterbiho algoritmu

Detekce a oprava chyb
Dynamické programování
Markovovy modely