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实体 Heng-Sheng Chang

Heng-Sheng Chang

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  1. RESEARCH · CL_05177 ·

    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。