Réseau Bayésien Aplati pour l'Inférence dans les HMM hiérarchiques factorisés et Apprentissage avec peu de données - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Conference Papers Year : 2005

Réseau Bayésien Aplati pour l'Inférence dans les HMM hiérarchiques factorisés et Apprentissage avec peu de données

Abstract

HMM and markov model are known to not behave very well with regards to the scaling problem. In order to address this, we study extension towards hierarchisation (Shai Fine, 1998; Theocharous et al., 2004) and factorisation (Ghahramani & Jordan, 1997).

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Artificial Intelligence [cs.AI]
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https://inria.hal.science/inria-00175528

Submitted on : Friday, September 28, 2007-2:58:21 PM

Last modification on : Tuesday, August 27, 2024-12:40:22 PM

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inria-00175528 , version 1 (28-09-2007)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00175528 , version 1

Cite

Sylvain Gelly, Nicolas Bredeche, Michèle Sebag. Réseau Bayésien Aplati pour l'Inférence dans les HMM hiérarchiques factorisés et Apprentissage avec peu de données. Conférence d'Apprentissage, Jun 2005, Nice, France. pp.143-144. ⟨inria-00175528⟩

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