Gw mau tau Arsitektur dari Model Markov tersembunyi

Diagram di atas menggambarkan arsitektur umum tentang HMM. Masing-masing bentuk oval menggambarkan sebuah variabel acak (random variable) yang berisikan nilai. Variabel Acak x(t) berisikan nilai sebuah variabel tersembunyi pada saat t. variabel acak y(t) berisikan nilai sebuah variabel yang dapat diamati (tidak tersembunyi) pada saat t. Anak panah menunjukkan ketergantungan kondisional. Dari diagram, jelas kiranya bahwa nilai x(t) hanya bergantung pada nilai x(t-1). Selain itu, nilai y(t) hanya bergantung pada x(t).

Probabilitas Barisan (Sequence) yang Teramati

Probabilitas mengamati barisan Y = y(0), y(1), ..., y(L-1), dengan panjang barisan L diberikan oleh persamaan:

Di mana penjumlahannya meliputi seluruh node tersembunyi (hidden) pada barisan X = x(0), x(1), ..., x(L-1). Perhitungan kasar (brute force) P(Y) termasuk intractable untuk masalah-masalah di dunia nyata, karena jumlah hidden node yang sangat besar (pada umumnya). Akan tetapi, perhitungan nya dapat sangat dipercepat menggunakan algoritme dynamic programming yang dinamai forward algorithm.