Pattern Recognition and Machine Learning

97：karino2：2017/06/21(水) 22:24:52: 13.3.1はLDSの推計。
漸化式の関係はHMMとほぼ同じになり、ガウス分布をあてはめて13.86となる。
一つ前までのパラメータが分かってるという前提で現時点のパラメータを出す。
一つ前の時点の積分（右辺）は混合ガウス分布の式なので実行出来て、そこから左辺のパラメータが分かる。
結果は13.89��13.91

尤度関数も13.63（p628）から出るとの事。

次に漸化式の解釈。
13.89の第一項は単純に１期前のzn-1の平均を遷移させた物。
そこに、それを遷移させた物からのemissionと実際の観測結果の差分で補正している。

ここまではx_nまでの観測データを使ってz_nを推計してきたが、次にx_N全てを使ってz_nを推計する問題を考える。
これはx_Nからのメッセージ送信とx_1からのメッセージ送信を合わせる事で分かる。
LDSでは少しメッセージを変形するとガウシアンになるので、それで解く慣例となってるとか。

最後にEM法で必要になるゼータの式を導出している。

新着レスの表示

※書き込む際の注意事項はこちら

※画像アップローダーはこちら

（画像を表示できるのは「画像リンクのサムネイル表示」がオンの掲示板に限ります）

掲示板管理者へ連絡無料レンタル掲示板