kevin murphy的嗯matlab工具箱斷言錯誤

我正在研究一個需要使用隱馬爾可夫模型的項目。我下載了凱文墨菲的工具箱。我對使用有一些問題。在工具箱網頁中，他說dhmm_em和dhmm_logprob的第一個輸入是符號序列數據。在他們的例子中，他們給行向量作爲數據。所以，當我將我的符號序列作爲行向量時，我會得到錯誤;kevin murphy的嗯matlab工具箱斷言錯誤

??? Error using ==> assert at 9 
assertion violated: 

Error in ==> fwdback at 105 
assert(approxeq(sum(alpha(:,t)),1)) 

Error in ==> dhmm_logprob at 17 
    [alpha, beta, gamma, ll] = fwdback(prior, 
    transmat, obslik, 'fwd_only', 1); 

Error in ==> mainCourseProject at 110 
      loglik(train_act) = 
      dhmm_logprob(orderedSymbols, 
      hmm{train_act}.prior, 
      hmm{train_act}.trans, 
      hmm{act}.emiss);

但是，在給出這個錯誤之前，代碼適用於某些符號向量。當我將數據作爲列向量提供時，函數可以正常工作，沒有錯誤。那麼，爲什麼我會得到這個錯誤？你可能會說我應該給不是單個向量，而是向量集，我也試圖在一個結構中收集我的特徵向量並給出行向量，但是沒有任何變化，我仍然斷言錯誤。順便說一下，我的符號序列沒有任何零，我所做的一切幾乎與他們的例子中所顯示的一樣，所以如果有人能夠幫助我，我會非常感激。

來源

2012-06-12 user1132254

林不知道，但從上面顯示的函數調用堆棧，不應該最後一行是hmm{train_act}.emiss而不是hmm{act}.emiss。換句話說，當你計算一個序列的對數概率時，你應該通過屬於同一個HMM模型（轉移矩陣，發射矩陣和先驗概率）的分量。

順便說一下，代碼中的ASSERT是一種理智檢查，概率向量應該總和爲1。通常情況下，當使用非常小的值（對數概率）時，數值穩定性問題可能會蔓延......您可以編輯APPROXEQ函數以稍微放寬比較，給它一個更大的誤差範圍

來源

2012-06-12 16:24:27 Amro

此錯誤消息及其引用的代碼是人類可讀的。斷言是程序員投入的後衛，以確保滿足某些條件。在這種情況下，條件是什麼？ approxeq(sum(alpha(:,t)),1)我敢說，近似值想要的值大致相等，所以這可歸結爲：sum(alpha(:,t)) ~= 1

不知道代碼的任何事情，我也猜測這些指的是概率。節點邊緣的概率必須總和爲1。希望這會啓動您一條高效的調試路徑。如果你無法弄清楚產生這種情況的輸入有什麼問題，那麼開始在代碼中涉入一點，看看這個alpha向量來自哪裏，以及它如何最終失效。

來源

2012-06-12 15:17:34 Peter

kevin murphy的嗯matlab工具箱斷言錯誤

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