論文の概要: Markov Observation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06368v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 16:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 13:10:49.908596
• Title: Markov Observation Models
• Title（参考訳）: マルコフ観測モデル
• Authors: Michael A. Kouritzin
• Abstract要約: 隠れマルコフモデルが拡張され、マルコフ連鎖の観測が可能となった。 この観測は、隠れマルコフ鎖に依存する一段階の遷移確率を持つマルコフ連鎖であると仮定される。 隠れ状態と観測の両方の遷移確率を推定するために,期待最大化アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Herein, the Hidden Markov Model is expanded to allow for Markov chain observations. In particular, the observations are assumed to be a Markov chain whose one step transition probabilities depend upon the hidden Markov chain. An Expectation-Maximization analog to the Baum-Welch algorithm is developed for this more general model to estimate the transition probabilities for both the hidden state and for the observations as well as to estimate the probabilities for the initial joint hidden-state-observation distribution. A believe state or filter recursion to track the hidden state then arises from the calculations of this Expectation-Maximization algorithm. A dynamic programming analog to the Viterbi algorithm is also developed to estimate the most likely sequence of hidden states given the sequence of observations.
• Abstract（参考訳）: ここで、隠れマルコフモデルはマルコフ連鎖観測を可能にするために拡張される。 特に、観測は隠れマルコフ鎖に依存する一段階の遷移確率を持つマルコフ連鎖であると仮定される。 ボーム・ウェルチ法(baum-welch algorithm)に対する期待最大化の類似性は、隠れ状態と観測の両方の遷移確率を推定し、また初期結合状態観測分布の確率を推定するために開発された。 隠れた状態を追跡するための信頼状態またはフィルタ再帰は、この期待最大化アルゴリズムの計算から生じる。 ビタビアルゴリズムに類似した動的計画法も開発され、観測の順序から隠れた状態の最も可能性の高いシーケンスを推定する。

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