Efficient and Effective Learning of HMMs Based on Identification of Hidden States
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-26، 26ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
26
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The predominant learning algorithm for Hidden Markov Models (HMMs) is local search heuristics, of which the Baum-Welch (BW) algorithm is mostly used.
It is an iterative learning procedure starting with a predefined size of state spaces and randomly chosen initial parameters.
However, wrongly chosen initial parameters may cause the risk of falling into a local optimum and a low convergence speed.
To overcome these drawbacks, we propose to use a more suitable model initialization approach, a Segmentation-Clustering and Transient analysis (SCT) framework, to estimate the number of states and model parameters directly from the input data.
Based on an analysis of the information flow through HMMs, we demystify the structure of models and show that high-impact states are directly identifiable from the properties of observation sequences.
States having a high impact on the log-likelihood make HMMs highly specific.
Experimental results show that even though the identification accuracy drops to 87.9% when random models are considered, the SCT method is around 50 to 260 times faster than the BW algorithm with 100% correct identification for highly specific models whose specificity is greater than 0.06.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Tingting& Lemeire, Jan. 2017. Efficient and Effective Learning of HMMs Based on Identification of Hidden States. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191781
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Tingting& Lemeire, Jan. Efficient and Effective Learning of HMMs Based on Identification of Hidden States. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191781
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Tingting& Lemeire, Jan. Efficient and Effective Learning of HMMs Based on Identification of Hidden States. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191781
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191781
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر