Den hierarkiska Dirichlet-processen dolde Markov-modellen (HDP-HMM) är en flexibel, icke-parametrisk modell som gör det möjligt att lära sig tillståndsrymder av okänd storlek från data. Vi demonstrerar vissa begränsningar av den ursprungliga HDP-HMM formulering (Teh et al., 2006), och föreslår en klibbig förlängning som möjliggör mer robust inlärning av smidigt varierande dynamik. Med hjälp av DP-blandningar möjliggör denna formulering också inlärning av mer komplexa, multimodala utsläppsfördelningar. Vi utvecklar vidare en provtagningsalgoritm som använder en trunkerad approximation av DP för att sampla hela tillståndssekvensen, vilket avsevärt förbättrar blandningshastigheten. Via omfattande experiment med syntetisk data och NIST högtalare diarization databas, visar vi fördelarna med vår klibbiga förlängning, och nyttan av HDP-HMM i verkliga tillämpningar.
Nyligen har en "stickig" variant av den hierarkiska Dirichlet processen HMM (HDP-HMM) utvecklats REF.
An HDP-HMM for systems with state persistence
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}