फॉरवर्ड-बैकवर्ड एल्गोरिदम एक निश्चित समय पर प्रत्येक राज्य में होने की संभावना प्राप्त करने के लिए आगे चरण और पिछड़ा चरण जोड़ता है। यह हर समय कदमों के लिए हमें हर समय व्यक्तिगत रूप से सबसे अधिक संभावित राज्यों का अनुक्रम दे सकता है (हालांकि वैध अनुक्रम होने की गारंटी नहीं है, क्योंकि यह प्रत्येक चरण में व्यक्तिगत स्थिति को मानता है, और ऐसा हो सकता है कि संक्रमण मॉडल में p(q_i -> q_j)=0
की संभावना), दूसरे शब्दों में:
:
, जहां
दूसरी ओर, Viterbi एल्गोरिथ्म सबसे अधिक संभावना राज्य अनुक्रम एक अवलोकन अनुक्रम को देखते हुए एक अलग optimality कसौटी अधिकतम करके पाता है 10
मैं सुझाव है कि आप एक विस्तृत विवरण के लिए इस प्रसिद्ध कागज का उल्लेख है (देखें समस्या # 2):
लॉरेंस आर Rabiner, एक ट्यूटोरियल छिपे हुए मार्कोव मॉडल पर और चयनित भाषण में आवेदन मान्यता