Réseau Bayésien Aplati pour l'Inférence dans les HMM hiérarchiques factorisés et Apprentissage avec peu de données - Centre de mathématiques appliquées (CMAP) Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2005

Réseau Bayésien Aplati pour l'Inférence dans les HMM hiérarchiques factorisés et Apprentissage avec peu de données

Résumé

HMM and markov model are known to not behave very well with regards to the scaling problem. In order to address this, we study extension towards hierarchisation (Shai Fine, 1998; Theocharous et al., 2004) and factorisation (Ghahramani & Jordan, 1997).
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

inria-00175528 , version 1 (28-09-2007)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00175528 , version 1

Citer

Sylvain Gelly, Nicolas Bredeche, Michèle Sebag. Réseau Bayésien Aplati pour l'Inférence dans les HMM hiérarchiques factorisés et Apprentissage avec peu de données. Conférence d'Apprentissage, Jun 2005, Nice, France. pp.143-144. ⟨inria-00175528⟩
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