hmm轉換矩陣估計

在量子物理實驗的背景下，我有興趣估計描述我的實驗的隱馬爾可夫模型的一些參數。我知道Baum-Welch算法用於估計一個hmm的所有參數。然而，我只對估算轉換矩陣感興趣，因爲我有估算髮射矩陣的額外數據。什麼是繼續進行的最佳方式？我能否使用Baum-Welch算法僅更新轉換矩陣，同時保持發射矩陣不變或有更好的方法？hmm轉換矩陣估計

[的HMM我感興趣的一個，只有兩個隱藏狀態和兩個或四個輸出狀態。]

來源

2015-12-11 Christian

如果您已經知道它是什麼，Baum-Welch算法不要求您從數據中估計發射矩陣。 – mcdowella

感謝您的回覆。是也限制的參數的其它方式，比如在隱馬爾可夫模型的具有兩個狀態，「A」和「b」，其中一個想估計的過渡概率爲p的情況下的例子（A-> B）與p（a-> b）= p（b-> a）？的約束條件。 – Christian

聽起來沒問題，但請檢查https://en.wikipedia.org/wiki/Expectation%E2%80%93maximization_algorithm#Proof_of_correctness仍然適用。如果你發現一個theta使得Q（theta | theta（t））> = Q（theta（t）| theta（t）），那麼證明表明L（θ）= L（theta（t）） - 是EM證明，你修改後的theta值提供的對數似然值至少和你從theta（t）給出的一樣好。如果你有一個約束，如p（a-> b）= p（b-> a），只要你最大化Q（）受制於約束並且從約束持有的點開始，你可能就行。 – mcdowella

如果你知道的排放分佈可以解碼狀態（假設統一過渡矩陣）的序列並將觀察到的解碼轉換矩陣反饋給模型並重復，直到轉換矩陣自身一致。

來源

2017-02-23 14:25:10

hmm轉換矩陣估計

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