論文の概要: Bridging the Usability Gap: Theoretical and Methodological Advances for Spectral Learning of Hidden Markov Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07437v2
• Date: Sat, 29 Apr 2023 20:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 18:34:34.009858
• Title: Bridging the Usability Gap: Theoretical and Methodological Advances for Spectral Learning of Hidden Markov Models
• Title（参考訳）: ユーザビリティギャップの橋渡し--隠れマルコフモデルのスペクトル学習のための理論的および方法論的進歩
• Authors: Xiaoyuan Ma, Jordan Rodu
• Abstract要約: Baum-Welch (B-W) アルゴリズムは隠れマルコフモデル(HMM)を推定する最も広く受け入れられている手法である ローカルのオプティマで立ち往生する傾向があり、多くのリアルタイムアプリケーションでは遅すぎる可能性がある。 本稿では,誤り伝播の問題を緩和するプロジェクテッドSHMM (PSHMM) という新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9798034349981157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Baum-Welch (B-W) algorithm is the most widely accepted method for inferring hidden Markov models (HMM). However, it is prone to getting stuck in local optima, and can be too slow for many real-time applications. Spectral learning of HMMs (SHMM), based on the method of moments (MOM) has been proposed in the literature to overcome these obstacles. Despite its promises, asymptotic theory for SHMM has been elusive, and the long-run performance of SHMM can degrade due to unchecked propagation of error. In this paper, we (1) provide an asymptotic distribution for the approximate error of the likelihood estimated by SHMM, (2) propose a novel algorithm called projected SHMM (PSHMM) that mitigates the problem of error propagation, and (3) develop online learning variants of both SHMM and PSHMM that accommodate potential nonstationarity. We compare the performance of SHMM with PSHMM and estimation through the B-W algorithm on both simulated data and data from real world applications, and find that PSHMM not only retains the computational advantages of SHMM, but also provides more robust estimation and forecasting.
• Abstract（参考訳）: Baum-Welch (B-W) アルゴリズムは隠れマルコフモデル (HMM) を推論する最も広く受け入れられている手法である。 しかし、ローカルの最適化では立ち往生する傾向があり、多くのリアルタイムアプリケーションでは遅すぎる可能性がある。 モーメント法(MOM)に基づくHMM(SHMM)のスペクトル学習は,これらの障害を克服するために文献で提案されている。 SHMMに対する漸近的理論は期待されているが, SHMMの長期性能は未確認誤差の伝播により劣化する可能性がある。 本稿では, SHMMが推定した推定値の近似誤差の漸近分布について, 2) 誤り伝播の問題を緩和するプロジェクテッドSHMM (PSHMM) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し, (3) 潜在的な非定常性に対応するSHMMとPSHMMの両方のオンライン学習用変種を開発する。 SHMMの性能をPSHMMと比較し、実世界のアプリケーションからのデータとシミュレーションデータの両方でB-Wアルゴリズムを用いて推定し、PSHMMがSHMMの計算上の優位性を保持するだけでなく、より堅牢な推定と予測を提供することを示した。

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