Pattern Recognition and Machine Learning

95：karino2：2017/06/21(水) 21:36:14: 13.3 Linear Dynamical Systems
latent variableをノイズのある観測結果の系列から知りたいが、latent variableも時間と共に変わる、という問題設定。
時間と共にモデルが複雑にならない、という制約の元でモデルを考える。

指数関数族だと前の時点の変数をマージナライズしてもまた同じ形となる。
ここではガウス分布を中心に考える。

p636の下から10行目くらいのBy contrastからは何言ってるか分からない。

13.75から13.77が実際のモデルの式となる。
Aが遷移核か。

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