Скрытые марковские модели (СММ) и алгебраические байесовские сети (АБС) представляют собой вероятностные графические модели, а потому во многом похожи. СММ получила широкое применение, в то время как АБС пока не столь распространена, однако ее аппарат позволяет моделировать и решать задачи СММ. Цель работы — решить первую задачу скрытых марковских моделей при помощи апостериорного вывода АБС. В статье предложен алгоритм для оценки вероятности наблюдаемой последовательности в бинарных линейных по структуре СММ с помощью апостериорного вывода АБС.
Для моделирования различных процессов в таких областях, как распознавание речи, теория информации, машинный перевод, молекулярная биология, широко используются вероятностно-графические модели в том числе скрытые марковские модели и байесовские сети. Цель данной работы — исследовать взаимосвязь между скрытой марковской моделью и алгебраической байесовской сетью. Предложен алгоритм представления бинарной линейной по структуре скрытых марковских моделей в виде алгебраических байесовских сетей. Доказана теорема о совпадении вероятностных семантик скрытых марковских моделей и алгебраических байесовских сетей.
1 - 2 из 2 результатов