Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur GraphSearch.
Concept
Algorithme de Baum-Welch
Résumé
L'algorithme de Baum-Welch est un algorithme utilisé pour réestimer les paramètres d'un modèle de Markov caché. Il utilise l'algorithme forward-backward et porte les noms de Leonard E. Baum et .
Présentation
L'algorithme de Baum-Welch est un cas particulier d'une généralisation de l'algorithme espérance-maximisation (GEM).
Un des problèmes liés aux modèles de Markov cachés (HMM) est de trouver un modèle \mu qui maximise la probabilité d'une séquence d'observations O=(o_{1},o_{2},\ldots,o_{T}), c'est-à-dire de déterminer le modèle qui explique le mieux la séquence. Le problème est qu'il n'est pas possible de trouver un tel modèle de façon analytique. L'algorithme de Baum-Welch est un algorithme itératif, qui permet d'estimer les paramètres du modèle qui maximisent la probabilité d'une séquence d'observables.
L'algorithme de Baum-Welch converge vers un maximum local.
Description de l'algorithme
Calculs préliminaires
Avant d
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Publications associées
Chargement
Personnes associées
Chargement
Unités associées
Chargement
Concepts associés
Chargement
Cours associés
Chargement
Séances de cours associées
Chargement