論文の概要: PyHHMM: A Python Library for Heterogeneous Hidden Markov Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06968v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 07:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-23 17:57:13.529065
• Title: PyHHMM: A Python Library for Heterogeneous Hidden Markov Models
• Title（参考訳）: PyHHMM: 異種隠れマルコフモデルのためのPythonライブラリ
• Authors: Fernando Moreno-Pino, Emese S\"ukei, Pablo M. Olmos, and Antonio Art\'es-Rodr\'iguez
• Abstract要約: PyHHMM は Heterogeneous-Hidden Markov Models (HHMM) のオブジェクト指向Python実装である。 PyHHMMは、異種観測モデル、データ推論の欠如、異なるモデルの順序選択基準、半教師付きトレーニングなど、同様のフレームワークではサポートされない機能を強調している。 PyHHMMは、numpy、scipy、scikit-learn、およびシーボーンPythonパッケージに依存しており、Apache-2.0ライセンスの下で配布されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.01207205641885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PyHHMM, an object-oriented open-source Python implementation of Heterogeneous-Hidden Markov Models (HHMMs). In addition to HMM's basic core functionalities, such as different initialization algorithms and classical observations models, i.e., continuous and multinoulli, PyHHMM distinctively emphasizes features not supported in similar available frameworks: a heterogeneous observation model, missing data inference, different model order selection criterias, and semi-supervised training. These characteristics result in a feature-rich implementation for researchers working with sequential data. PyHHMM relies on the numpy, scipy, scikit-learn, and seaborn Python packages, and is distributed under the Apache-2.0 License. PyHHMM's source code is publicly available on Github (https://github.com/fmorenopino/HeterogeneousHMM) to facilitate adoptions and future contributions. A detailed documentation (https://pyhhmm.readthedocs.io/en/latest), which covers examples of use and models' theoretical explanation, is available. The package can be installed through the Python Package Index (PyPI), via 'pip install pyhhmm'.
• Abstract（参考訳）: Heterogeneous-Hidden Markov Models (HHMM)のオブジェクト指向Python実装であるPyHHMMを紹介する。 HMMの基本機能、例えば、異なる初期化アルゴリズムや古典的な観測モデル、すなわち連続および多重極性などに加えて、PyHHMMは、同種のフレームワークでサポートされていない特徴(異種観測モデル、データ推論の欠如、異なるモデル順序選択基準、および半教師付きトレーニング)を強調している。 これらの特徴は、シーケンシャルデータを扱う研究者のための機能豊富な実装をもたらす。 pyhhmmはnumpy、scipy、scikit-learn、seaborn pythonパッケージに依存しており、apache-2.0ライセンス下で配布されている。 PyHHMMのソースコードはGithub(https://github.com/fmorenopino/HeterogeneousHMM)で公開されている。 使用例やモデルの理論的説明を含む詳細なドキュメント(https://pyhhmm.readthedocs.io/en/latest)が公開されている。 パッケージはPython Package Index(PyPI)経由で'pip install pyhmm'経由でインストールできる。

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