隠れマルコフモデルおけるベイズ状態推定とその精度解析(機械学習とその応用)
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概要
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隠れマルコフモデルは音声認識やバイオインフォマティクスなどの分野で用いられる統計的学習モデルであり,直接観測できないシステムのダイナミクスを隠れ状態の推移として表現する.そのため観測データから状態系列を正しく推定することは実用上極めて重要な課題である.しかしながらモデルの統計的解析はパラメータの推定精度を扱うことが多く,隠れ状態の推定精度の数理的な性質は未だ解明されていない.本論文は近年提案された潜在変数推定の評価を隠れマルコフモデルに適用し,ベイズ統計における状態推定精度を理論的に解明する.
- 2011-06-13
著者
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山崎 啓介
東京工業大学精密工学研究所
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山崎 啓介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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山崎 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
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山崎 啓介
東京工業大学 総合理工学研究科
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