Abstrakt. Dolda Markov-modeller (HMM) har visat sig vara ett av de mest använda verktygen för att lära sig probabilistiska modeller av tidsseriedata. I en HMM, förmedlas information om det förflutna genom en enda diskret variabel-det dolda tillståndet. Vi diskuterar en generalisering av HMMs där detta tillstånd räknas in i flera tillståndsvariabler och representeras därför på ett distribuerat sätt. Vi beskriver en exakt algoritm för att härleda de bakre sannolikheterna för de dolda tillståndsvariablerna med tanke på observationerna, och relaterar den till den framåt-bakåt algoritmen för HMMs och till algoritmer för mer allmänna grafiska modeller. På grund av den kombinatoriska karaktären hos den dolda stat representation, är denna exakta algoritm intractable. Liksom i andra intractable system, ungefärlig inference kan utföras med Gibbs provtagning eller variationsmetoder. Inom variationsramen presenterar vi en strukturerad approximation där tillståndsvariablerna frikopplas, vilket ger en dragbar algoritm för att lära sig modellens parametrar. Empiriska jämförelser tyder på att dessa approximationer är effektiva och ger exakta alternativ till de exakta metoderna. Slutligen använder vi den strukturerade approximationen till modell Bachs körer och visar att faktoriella HMM kan fånga statistisk struktur i denna datauppsättning som en okonstruerad HMM inte kan.
En utökad HMM-arkitektur Factorial HMM har föreslagits för att modellera musik REF, närmare bestämt Bachs körer.
Factorial Hidden Markov Models
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}