Factorial Fractional Hidden Markov Models

Conventional hidden Markov models generally consist of a Markov chain observed through a linear map corrupted by additive Gaussian noise. A lesser known extension of this class of models, is the so called Factorial Hidden Model (FHMM). FHMM’s also have numerous applications, notably in machine learn...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Электронное моделирование
Date:2012
Main Author: Aggoun, L.
Format: Article
Language:English
Published: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2012
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61826
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Factorial Fractional Hidden Markov Models / L. Aggoun // Электронное моделирование. — 2012 — Т. 34, № 3. — С. 59-67. — Бібліогр.: 11 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862609851567308800
author Aggoun, L.
author_facet Aggoun, L.
citation_txt Factorial Fractional Hidden Markov Models / L. Aggoun // Электронное моделирование. — 2012 — Т. 34, № 3. — С. 59-67. — Бібліогр.: 11 назв. — англ.
collection DSpace DC
container_title Электронное моделирование
description Conventional hidden Markov models generally consist of a Markov chain observed through a linear map corrupted by additive Gaussian noise. A lesser known extension of this class of models, is the so called Factorial Hidden Model (FHMM). FHMM’s also have numerous applications, notably in machine learning and speech recognition. In this article we consider FHMM’s with additive fractional Gaussian noise in the observed process. Общепринятые марковские модели скрытия информации представляют собой марковскую цепь, полученную с помощью линейного преобразования, искаженного аддитивным гауссовым шумом. Менее известным расширением этого класса моделей является так называемая факториальная модель скрытия информации (FHMM), которая также имеет множество приложений, в частности при обучении машин и распознaвании речи. Рассмотрены FHMM с аддитивным дробным гауссовым шумом в наблюдаемом процессе. Загальновідомі марковські моделі приховування інформації являють собою ланцюг Маркова, отриманий за допомогою лінійного перетворення, викривленого адитивним гауссовим шумом. Меньше відомим розширенням цього класу моделей є так звана факторіальна модель приховування інформації (FHMM), яка також широко застосовується, наприклад, при навчанні машин и розпізнаванні мови. Розглянуто FHMM з адитивним дробовим гауссовим шумом у процесі, що спостерігається.
first_indexed 2025-11-28T21:28:45Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-61826
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0204-3572
language English
last_indexed 2025-11-28T21:28:45Z
publishDate 2012
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
record_format dspace
spelling Aggoun, L.
2014-05-12T13:42:57Z
2014-05-12T13:42:57Z
2012
Factorial Fractional Hidden Markov Models / L. Aggoun // Электронное моделирование. — 2012 — Т. 34, № 3. — С. 59-67. — Бібліогр.: 11 назв. — англ.
0204-3572
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61826
Conventional hidden Markov models generally consist of a Markov chain observed through a linear map corrupted by additive Gaussian noise. A lesser known extension of this class of models, is the so called Factorial Hidden Model (FHMM). FHMM’s also have numerous applications, notably in machine learning and speech recognition. In this article we consider FHMM’s with additive fractional Gaussian noise in the observed process.
Общепринятые марковские модели скрытия информации представляют собой марковскую цепь, полученную с помощью линейного преобразования, искаженного аддитивным гауссовым шумом. Менее известным расширением этого класса моделей является так называемая факториальная модель скрытия информации (FHMM), которая также имеет множество приложений, в частности при обучении машин и распознaвании речи. Рассмотрены FHMM с аддитивным дробным гауссовым шумом в наблюдаемом процессе.
Загальновідомі марковські моделі приховування інформації являють собою ланцюг Маркова, отриманий за допомогою лінійного перетворення, викривленого адитивним гауссовим шумом. Меньше відомим розширенням цього класу моделей є так звана факторіальна модель приховування інформації (FHMM), яка також широко застосовується, наприклад, при навчанні машин и розпізнаванні мови. Розглянуто FHMM з адитивним дробовим гауссовим шумом у процесі, що спостерігається.
en
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Электронное моделирование
Информационные технологии
Factorial Fractional Hidden Markov Models
Article
published earlier
spellingShingle Factorial Fractional Hidden Markov Models
Aggoun, L.
Информационные технологии
title Factorial Fractional Hidden Markov Models
title_full Factorial Fractional Hidden Markov Models
title_fullStr Factorial Fractional Hidden Markov Models
title_full_unstemmed Factorial Fractional Hidden Markov Models
title_short Factorial Fractional Hidden Markov Models
title_sort factorial fractional hidden markov models
topic Информационные технологии
topic_facet Информационные технологии
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/61826
work_keys_str_mv AT aggounl factorialfractionalhiddenmarkovmodels