Baum-Welchアルゴリズム (Baum-Welch algorithm)

与えられた観測系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) から,EMアルゴリズム隠れMarkovモデルのパラメータ \(\lambda=(A,B,\pi)\) を推定するアルゴリズム

入力

出力

定義

アルゴリズム

モデル \(\lambda=(A,B,\pi)\) を均一分布などで初期化. 以下のステップを収束するまで反復する.

E-ステップ

現在のモデルを使って ξ や γ の期待値を計算.

M-ステップ

モデル \(\lambda=(A,B,\pi)\) を更新. \[\pi_i=\gamma_1(i)\] \[a_{ij}=\frac{\sum_{t=1}^{T-1}\xi_t(i,j)}{\sum_{t=1}^{T-1}\gamma_t(i)}\] \[b_j(k)=\frac{\sum_{t=1,\mbox{s.t.}O_t=v_k}^T \gamma_t(j)}{\sum_{t=1}^T \gamma_t(j)}\]

--しましま

関連項目

リンク集

関連文献


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Last-modified: 2012-12-27 (木) 19:01:03