隠れマルコフモデル - Tanakkyの留学ライフ
今週の自主セミナーのテーマは隠れマルコフモデル(HMM)。 Wikipedia先生による説明は以下の通り。 隠れマルコフモデル（かくれマルコフモデル, Hidden Markov Model）は確率モデルの一つである。 「システムがパラメータ未知のマルコフ過程である」と仮定し、 観測可能な情報からその未知のパラメータを推定する。 音声認識、ゲノミクス、形態素解析(自然言語処理)などに応用されている。 IBMの考案。連続的かつ伸縮しうる信号列のパターン抽出には適しているが、反面、 長い距離をはさんで呼応しているような信号列からのパターン認識には、間の距離の長さに応じて状態数を増やす必要があり、計算量の観点から実用的ではない。 また、局所最適に陥りやすいため、対象に応じて適切なパラメータの初期値を設定してやる(適切なモデルトポロジーを導入する)必要がある。 とはいってもたぶんわかりずらい(-"
Notes
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