Fugu-MT 論文翻訳(概要): NoMoPy: Noise Modeling in Python

論文の概要: NoMoPy: Noise Modeling in Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00084v1
Date: Tue, 31 Oct 2023 18:52:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-02 16:14:04.408275
Title: NoMoPy: Noise Modeling in Python
Title（参考訳）: NoMoPy: Pythonのノイズモデリング
Authors: Dylan Albrecht and N. Tobias Jacobson
Abstract要約: NoMoPyは隠れマルコフモデル (HMM) としてモデル化されたノイズのフィッティング、解析、生成のためのコードであるここでは、NoMoPyで実装された機能の詳細を説明し、実例問題におけるその利用と性能の例を示す。
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: NoMoPy is a code for fitting, analyzing, and generating noise modeled as a hidden Markov model (HMM) or, more generally, factorial hidden Markov model (FHMM). This code, written in Python, implements approximate and exact expectation maximization (EM) algorithms for performing the parameter estimation process, model selection procedures via cross-validation, and parameter confidence region estimation. Here, we describe in detail the functionality implemented in NoMoPy and provide examples of its use and performance on example problems.
Abstract（参考訳）: NoMoPy は隠れマルコフモデル (HMM) や、より一般的にはFHMM (Factial hidden Markov model) としてモデル化されたノイズのフィッティング、分析、生成のためのコードである。このコードはpythonで記述されており、パラメータ推定プロセス、クロスバリデーションによるモデル選択手順、パラメータ信頼領域推定を行うための近似的および完全期待最大化(em)アルゴリズムを実装している。ここでは、NoMoPyで実装された機能の詳細を説明し、実例問題におけるその利用と性能の例を示す。

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