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Markov models and optimization
Markov models and optimization
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新方法表征复杂马尔可夫模型切空间
研究人员开发了一种表征一般马尔可夫模型切空间正交补的方法,这是高效统计推断的关键一步。这项工作将先前在有向无环图 (DAG) 上的发现扩展到了更复杂的模型,如无向图、链图和有向混合无环图。新方法提供了正交补的闭式表达式,能够推导出目标参数的所有影响函数,这对于构建统计上有效的估计量至关重要。
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新方法支持具有可变阶马尔可夫模型的约束序列生成
研究人员开发了一种使用可变阶马尔可夫模型并包含规则约束的序列生成新方法。该方法扩展了现有的信念传播技术,以处理生成序列中的固定位置或禁止模式等复杂要求。该方法识别信念传播的特定状态空间,确保准确生成,而无需考虑所有可能的序列组合。