Robust estimation of discrete hidden Markov model parameters using the entropy-based feature-parameter weighting and source-quantization modeling

We propose a new variant of the discrete hidden Markov model (DHMM) in which the output distribution is estimated by state-dependent source quantizing modeling and the output probability is weighted by the entropy of each feature-parameter at a state. The state-dependent source is represented as a s...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Artificial intelligence in engineering Ročník 12; číslo 3; s. 243 - 252
Hlavní autoři: Choi, Hwan Jin, Yun, Sung Jin, Oh, Yung Hwan
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Oxford Elsevier Ltd 01.07.1998
Elsevier
Témata:
ISSN:0954-1810
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.