iHMMと単語分割と - nozyhの日記何となく復習がてら、Tehによる階層ノンパラベイズのチュートリアル pdf を眺めてたのですが、ちょっと気になったことがあったので、まとめてみます。 infinite Hidden Markov Model（iHMM）というのがあります。名前から推測出来そうですが、これは通常の隠れマルコフモデルの状態数をデータに決定させてしまおうというモデルで、本質的な部分は前回紹介したDPMと全く同じです。これはどういう仕組みかというと、HMMの状態を無限（データから推測）とするために、HMMの状態の集合を、DPからのサンプルとします。DPは加算無限次元の離散分布を出力するので、これでHMMの状態をデータに適応させるような状態が作り出せることになります。具体的には、以下のようなグラフィカルモデルで表現出来ます。（上の論文から借用） ここで、 となります。が隠れ変数で、そこからが出力される、というモデルで
