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Improved smoother dynamics for discrete time HMM parameter estimation

机译:用于离散时间HMM参数估计的改进更平滑的动态

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摘要

In this article we consider HMM parameter estimation in the context of an EM algorithm. The models we study are discrete time Markov chains observed in Gaussian noise. New formulae for up-dating smoothed estimates are given for the models just described. These formulae are computed by exploiting a duality between a forward in time unnormalised probability process and its dual.
机译:在本文中,我们考虑在EM算法的上下文中的HMM参数估计。我们研究的模型是在高斯噪声中观察到的离散时间马尔可夫链。刚刚描述的模型给出了用于上游平滑估计的新公式。通过利用前向时间不正常的概率过程及其双重的二元性来计算这些公式。

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