Det finns stort intresse för Hierarkical Dirichlet Process Hidden Markov Model (HDP-HMM) som en naturlig Bayesian nonparametric förlängning av den allestädes närvarande dolda Markov Modell för lärande från sekventiella och tidsserie data. I många sammanhang är dock HDP-HMM:s strikta markoviska begränsningar oönskade, särskilt om vi vill lära oss eller koda icke-geometriska tillståndslängder. Vi kan utvidga HDP-HMM till att fånga en sådan struktur genom att utnyttja explicit-duration semi-Markov modellering, som har utvecklats främst i den parametriska icke-bayesianska inställningen, för att möjliggöra konstruktion av mycket tolkningsbara modeller som medger naturlig tidigare information om tillståndslängder. I detta dokument introducerar vi den explicit-duration Hierarkical Dirichlet Process Dolda semi-Markov Model (HDP-HSMM) och utveckla provtagningsalgoritmer för effektiv bakre inferens. De metoder vi inför ger också nya metoder för provtagningsslutsatser i den finita Bayesian HSMM. Våra modulära Gibbs provtagningsmetoder kan inbäddas i provtagare för större hierarkiska Bayesian modeller, lägga semi-Markov kedjemodellering som ett annat verktyg i Bayesian inference verktygslåda. Vi visar nyttan av HDP-HSMM och våra inference metoder på både syntetiska och verkliga experiment.
I en annan studie REF, Hierarkical Dirichlet Process Hidden Semi-Markov Model (HDP-HSMM) används för att införliva duration distributioner (Semi Markov) och det gör det möjligt att härleda antalet stater från data (Hierarkical Dirichlet Process).
Bayesian Nonparametric Hidden Semi-Markov Models
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}