hmm转换矩阵估计

在量子物理实验的背景下，我有兴趣估计描述我的实验的隐马尔可夫模型的一些参数。我知道Baum-Welch算法用于估计一个hmm的所有参数。然而，我只对估算转换矩阵感兴趣，因为我有估算发射矩阵的额外数据。什么是继续进行的最佳方式？我能否使用Baum-Welch算法仅更新转换矩阵，同时保持发射矩阵不变或有更好的方法？hmm转换矩阵估计

[的HMM我感兴趣的一个，只有两个隐藏状态和两个或四个输出状态。]

来源

2015-12-11 Christian

如果您已经知道它是什么，Baum-Welch算法不要求您从数据中估计发射矩阵。 – mcdowella

感谢您的回复。是也限制的参数的其它方式，比如在隐马尔可夫模型的具有两个状态，“A”和“b”，其中一个想估计的过渡概率为p的情况下的例子（A-> B）与p（a-> b）= p（b-> a）？的约束条件。 – Christian

听起来没问题，但请检查https://en.wikipedia.org/wiki/Expectation%E2%80%93maximization_algorithm#Proof_of_correctness仍然适用。如果你发现一个theta使得Q（theta | theta（t））> = Q（theta（t）| theta（t）），那么证明表明L（θ）= L（theta（t）） - 是EM证明，你修改后的theta值提供的对数似然值至少和你从theta（t）给出的一样好。如果你有一个约束，如p（a-> b）= p（b-> a），只要你最大化Q（）受制于约束并且从约束持有的点开始，你可能就行。 – mcdowella

如果你知道的排放分布可以解码状态（假设统一过渡矩阵）的序列并将观察到的解码转换矩阵反馈给模型并重复，直到转换矩阵自身一致。

来源

2017-02-23 14:25:10

hmm转换矩阵估计

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