論文の概要: Detecting Renewal States in Chains of Variable Length via Intrinsic Bayes Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07430v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 14:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 15:26:10.869884
• Title: Detecting Renewal States in Chains of Variable Length via Intrinsic Bayes Factors
• Title（参考訳）: 内因性ベイズ因子による可変長鎖の更新状態の検出
• Authors: Victor Freguglia and Nancy Garcia
• Abstract要約: 本稿では,各更新状態の妥当性を評価するために,固有ベイズ係数(Intrinsic Bayes Factor)を提案する。 本手法の強みを示すために,2つのバイナリモデルモデルから生成された人工データセットと,言語学の分野から得られた1つの例を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Markov chains with variable length are useful parsimonious stochastic models able to generate most stationary sequence of discrete symbols. The idea is to identify the suffixes of the past, called contexts, that are relevant to predict the future symbol. Sometimes a single state is a context, and looking at the past and finding this specific state makes the further past irrelevant. These states are called renewal states and they split the chain into independent blocks. In order to identify renewal states for chains with variable length, we propose the use of Intrinsic Bayes Factor to evaluate the plausibility of each set of renewal states. In this case, the difficulty lies in finding the marginal posterior distribution for the random context trees for general prior distribution on the space of context trees and Dirichlet prior for the transition probabilities. To show the strength of our method, we analyzed artificial datasets generated from two binary models models and one example coming from the field of Linguistics.
• Abstract（参考訳）: 可変長のマルコフ連鎖は、ほとんどの定常的な離散記号列を生成できる相似確率モデルとして有用である。 その考え方は、未来のシンボルを予測することに関連する文脈と呼ばれる過去の接尾辞を特定することである。 ひとつの状態がコンテキストであり、過去を見て、この特定の状態を見つけることで、さらに過去の状態が無関係になる場合もあります。 これらの状態は更新状態と呼ばれ、鎖を独立したブロックに分割する。 可変長鎖の更新状態を特定するために,各更新状態の可算性を評価するために,内在的ベイズ係数を用いることを提案する。 この場合の難点は、遷移確率に先立つ文脈木とディリクレの空間上の一般的な事前分布に対するランダム文脈木に対する辺縁後分布を見つけることである。 本手法の強みを示すために,二元モデルモデルから生成された人工データセットと,言語学の分野からの例を解析した。

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