一个序列的局部得分与约束隐马尔可夫模型的对偶性——Archive ouverte HAL
第三条Dans Une Revue 应用概率的方法与计算 Anneée:2021年

一个序列的局部得分与约束隐马尔可夫模型的对偶性

萨宾·梅西耶
格里戈里·纽尔

Résumé

我们对检测多状态序列中非典型片段的理论和实践方法感兴趣。在本文中,我们证明了通过底层约束隐马尔可夫模型(HMM)的分割方法等价于使用最大得分子序列(也称为局部得分),而后者使用适当的重缩放得分函数。这种等价性允许HMM或局部分数的结果相互转换。我们提出了对标准前向后退算法的一种改进,该算法可以在线性时间内精确估计后验概率。此外,它还可以提供段长度和起始/结束指数的后验概率。我们解释了这种等价性如何允许人们管理模糊或不确定的序列字母,并构造相关的评分函数。我们通过考虑TM-趋势评分函数来说明我们的方法。
菲奇尔校长
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原籍 菲奇尔斯(Fichiers)出品的par l’(les)auteur(s)

日期和版本

哈尔-02179477, 版本1 (10-07-2019)
哈尔-02179477, 版本2 (22-04-2020)
哈尔-02179477, 版本3 (03-06-2024)

身份证明人

Citer公司

萨宾·梅西耶(Sabine Mercier),格里戈里·努埃尔(Grégory Nuel)。一个序列的局部得分与约束隐马尔可夫模型之间的对偶性。应用概率的方法与计算,2021年,《应用概率的方法与计算》,24(3),第1411-1438页。⟨10.1007/111009-021-9856-8⟩.⟨哈尔-02179477v3⟩
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