論文の概要: Whats Missing? Learning Hidden Markov Models When the Locations of Missing Observations are Unknown

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06527v1
• Date: Sat, 12 Mar 2022 22:40:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 17:23:59.959761
• Title: Whats Missing? Learning Hidden Markov Models When the Locations of Missing Observations are Unknown
• Title（参考訳）: 不足とは何か? 行方不明の観測場所が不明な隠れマルコフモデルを学ぶ
• Authors: Binyamin Perets, Mark Kozdoba, Shie Mannor
• Abstract要約: 位置欠落の生成モデルを導入し、このモデルのための2つの学習方法、(半)分析手法、およびギブスサンプリング器を提案する。 提案手法を様々なシナリオで評価・比較し, モデル不特定条件下での再現精度とロバスト性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40592050737724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Hidden Markov Model (HMM) is one of the most widely used statistical models for sequential data analysis, and it has been successfully applied in a large variety of domains. One of the key reasons for this versatility is the ability of HMMs to deal with missing data. However, standard HMM learning algorithms rely crucially on the assumption that the positions of the missing observations within the observation sequence are known. In some situations where such assumptions are not feasible, a number of special algorithms have been developed. Currently, these algorithms rely strongly on specific structural assumptions of the underlying chain, such as acyclicity, and are not applicable in the general case. In particular, there are numerous domains within medicine and computational biology, where the missing observation locations are unknown and acyclicity assumptions do not hold, thus presenting a barrier for the application of HMMs in those fields. In this paper we consider a general problem of learning HMMs from data with unknown missing observation locations (i.e., only the order of the non-missing observations are known). We introduce a generative model of the location omissions and propose two learning methods for this model, a (semi) analytic approach, and a Gibbs sampler. We evaluate and compare the algorithms in a variety of scenarios, measuring their reconstruction precision and robustness under model misspecification.
• Abstract（参考訳）: 隠れマルコフモデル(HMM)は、シーケンシャルデータ解析において最も広く用いられている統計モデルの一つであり、様々な領域でうまく適用されている。 この汎用性の主要な理由の1つは、不足したデータを扱うHMMの能力である。 しかし、標準HMM学習アルゴリズムは、観測シーケンス内の欠落した観測の位置が知られているという仮定に大きく依存している。 このような仮定が実現不可能な状況では、いくつかの特別なアルゴリズムが開発されている。 現在、これらのアルゴリズムは非巡回性のような基礎となる鎖の構造的仮定に強く依存しており、一般には適用できない。 特に、医学や計算生物学には多くの領域があり、欠落した観測位置が不明であり、非周期性の仮定が成り立たないため、これらの分野におけるHMMの適用の障壁となる。 本稿では,未知の観測位置を持つデータからHMMを学習する一般的な問題について考察する。 位置欠落の生成モデルを導入し、このモデルのための2つの学習方法、(半)分析手法、およびギブスサンプリング器を提案する。 様々なシナリオでアルゴリズムを評価し比較し,モデルの誤特定下での再構成精度とロバスト性を測定した。

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