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Baum–Welch algorithm
Baum–Welch algorithm
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新的 C++ 库 libhmm 提供准确的 HMM 参数估计
一个名为 libhmm 的新 C++20 库已被开发用于隐马尔可夫模型 (HMM)，解决了缺乏维护良好、可嵌入的 C++ HMM 软件的问题。它通过为各种连续和离散分布实现准确的最大似然估计器，纠正了 Baum-Welch 算法发射分布 M 步中常用的近似方法。该库还具有用于前向-后向和 Viterbi 算法的对数空间计算、SIMD 加速和 Python 绑定，其性能已通过与现有库和 R 包的比较得到验证。
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可微滤波框架可高效学习隐马尔可夫模型参数
研究人员开发了一个名为 Belief Net 的新框架，用于学习隐马尔可夫模型 (HMM)。该方法使用可微滤波过程，将前向滤波器视为通过随机梯度下降进行优化的结构化神经网络。Belief Net 在传统方法（如 Baum-Welch）方面提供了改进的收敛性，并在谱算法失败的情况下恢复参数，同时通过直接学习 HMM 参数来保持可解释性。