Baum-Welch algoritm tillsammans med dess derivat och variationer har varit den viktigaste tekniken för att lära dolda Markov modeller (HMMs) från observationsdata. Vi presenterar en HMM lärande algoritm baserad på den icke-negativa matris factorization (NMF) av högre ordning Markovian statistik som är strukturellt annorlunda från Baum-Welch och dess tillhörande metoder. Den beskrivna algoritmen stöder uppskattning av antalet återkommande tillstånd hos en HMM och itererar NMF-algoritmen för att förbättra de inlärda HMM-parametrarna. Numeriska exempel ges också. Index Terms-Hidden Markov modeller (HMMs), maskininlärning, icke-negativ matris factorization (NMF).
REF anser identifiering av en dold Markov modell från observerade symboler sekvens med icke-negativ matris factorization.
Learning Hidden Markov Models Using Nonnegative Matrix Factorization
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}