隠れマルコフモデル (HMM) の学習 サンプルプログラム
1 ソースプログラム (ex6_sample.c) 与えられた 2 つの HMM () に対してそれぞれの出力記号列を生成するコー ドは既に実装済み．本課題では，Baum_Welch_Algorithm を用い，記号列からパラメータを推定 する部分を実装せよ．また，対数尤度の変化過程をファイルに出力し， gnuplot 等でグラフを描 け． 関数 int OutSymbol(int state, double b[NSTATE][NSYMBOL]) 出力記号を確率的に選ぶルーチン． 引数 int state: 現在の状態 double b[NSTATE][NSYMBOL]: パラメータ 戻り値 int 出力記号 int TransState(int state, double a[NSTATE][NSTATE]) 状態推移ルーチン． 引数 int state: 現在の状態 double a
Tutorial of Probabilistic Image Processing and Statistical Mechanics
科研費特定領域研究「確率的情報処理への統計力学的アプローチ」 計画研究 C02: マルコフ確率場モデルに基づく適応型画像処理フィルターの設計理論 計画研究代表者: 田中和之 ( 東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻) 住所: 郵便番号 980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09 東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻 E-mail: kazu [at mark] tohoku.ac.jp 居室: 東北大学青葉山キャンパス内工学部電子・応物・情報系3号館 403号室 確率的画像処理の基本プログラム [2 値画像処理プログラム] (C 言語で書かれています. 下記のプログラム 1, 2, 3 では 実行するコンピュータの乱数の最大値を指定する変数 randmax の値にご注意下さい. また, ここに掲載したプログラムはまだ開発途中ですので, 不具合がある 場合が
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