其产生于20世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法。Metropolis算法及其推广算法已被称为蒙特卡洛马尔可夫链技术，因为这些算法模拟了一个马尔可夫链，从极限分布中获取抽样。
即，最大化 P 在求解HMM的过程中，需要维护三个矩阵：1. 初始概率分布； 2.状态转移矩阵A；3. 观察概率分布B 由假设1可以知，如果最终的最优路径经过某个o点的路径必然也是一个最优路径，因为每个节点o可以通过Viterbi 算法来解决。
在最近的 NeurIPS 2022 大会上，Hinton 发表了题目为《The Forward-Forward Algorithm for Training Deep Neural Networks》的特邀演讲，论述了前向算法相比于反向算法的优越性。
