論文の概要: A New Algorithm for Hidden Markov Models Learning Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07112v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 09:33:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 20:24:16.912805
• Title: A New Algorithm for Hidden Markov Models Learning Problem
• Title（参考訳）: 隠れマルコフモデル学習問題に対する新しいアルゴリズム
• Authors: Taha Mansouri, Mohamadreza Sadeghimoghadam, Iman Ghasemian Sahebi
• Abstract要約: 本研究は隠れマルコフモデル(HMM)の学習アルゴリズムとアプローチに焦点を当てる。 HMMは、モデル化されているシステムがマルコフ過程であると仮定される統計マルコフモデルである。 HMMの本質的な特徴の1つは、学習能力です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research focuses on the algorithms and approaches for learning Hidden Markov Models (HMMs) and compares HMM learning methods and algorithms. HMM is a statistical Markov model in which the system being modeled is assumed to be a Markov process. One of the essential characteristics of HMMs is their learning capabilities. Learning algorithms are introduced to overcome this inconvenience. One of the main problems of the newly proposed algorithms is their validation. This research aims by using the theoretical and experimental analysis to 1) compare HMMs learning algorithms proposed in the literature, 2) provide a validation tool for new HMM learning algorithms, and 3) present a new algorithm called Asexual Reproduction Optimization (ARO) with one of its extensions - Modified ARO (MARO) - as a novel HMM learning algorithm to use the validation tool proposed. According to the literature findings, it seems that populationbased algorithms perform better among HMMs learning approaches than other algorithms. Also, the testing was done in nine benchmark datasets. The results show that MARO outperforms different algorithms in objective functions in terms of accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,隠れマルコフモデル(HMM)の学習アルゴリズムとアプローチに着目し,HMM学習手法とアルゴリズムを比較した。 HMMは、モデル化されているシステムがマルコフ過程であると仮定される統計マルコフモデルである。 HMMの本質的な特徴の1つは、学習能力です。 この不便を克服するために学習アルゴリズムが導入された。 新しく提案されたアルゴリズムの主な問題の1つは、検証である。 本研究では,(1)文献で提案されたHMM学習アルゴリズムの比較,2)新しいHMM学習アルゴリズムの検証ツールの提供,3)その拡張のひとつであるModified ARO(Modified ARO)を用いたARO(A sexual Reproduction Optimization)と呼ばれる新しいアルゴリズムを,提案された検証ツールを使用するための新しいHMM学習アルゴリズムとして提示することを目的とした。 文献的知見によると、人口ベースのアルゴリズムは他のアルゴリズムよりもhmms学習手法の方が優れているようである。 また、テストは9つのベンチマークデータセットで行われた。 その結果,MAROは,精度とロバスト性の観点から,目的関数の異なるアルゴリズムよりも優れていた。

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