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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-03-09 13:45 HHMMsとHHCRFsの状態系列推定性能に関する比較 ○玉田寛尚・林 朗・末松伸朗・岩田一貴（広島市大）  NC2009-105 |
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| 抄録 | （和） | HMMは時系列データの生成モデルとして良く知られている．しかし，近年，HMM に対する識別モデル，CRF が提案され，多くの応用問題で有効性が示されている．HHMM（Hierarchical HMM）はHMMを一般化した生成モデルであり，階層構造を持つ．我々はHHMM に対する識別モデルとして，HHCRF（Hierarchical Hidden CRF）を提案した．本研究では，生成モデルと識別モデルの性質を考慮しつつ，人工データ実験により，HHMM とHHCRF の性能比較を行う．実験結果から，訓練集合サイズが大きくなり，かつデータ生成源が非一次マルコフモデルに近づくにつれて，状態系列推定におけるHHCRFの性能がHHMM のそれよりも，より高くなることを示す． |
| （英） | HMMs (hidden Markov models) are well-known generative models for time series data. Recently, however, CRFs (conditional random fields), a type of discriminative model corresponding to HMMs, are shown to perform better than HMMs in many tasks. Hierarchical HMMs (hierarchical HMMs) are a generalization of HMMs with a hierarchical structure. In our previous study, we proposed HHCRFs (hierarchical hidden CRFs), a discriminative model corresponding to HHMMs. In this paper, using synthetic data, we make a comparison of HHMMs and HHCRFs, considering the properties of generative models and discriminative models. We show that HHCRFs perform better than HHMMs in state sequence estimation, as the training set size becomes larger and the data source becomes non-Markovian. | |
| キーワード | （和） | 時系列データ / 生成モデル / 識別モデル / / / / / |
| （英） | time series data / generative models / discriminative models / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 461, NC2009-105, pp. 101-106, 2010年3月. | |
| 資料番号 | NC2009-105 | |
| 発行日 | 2010-03-02 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2009-105 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2010-03-09 - 2010-03-11 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2010-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | HHMMsとHHCRFsの状態系列推定性能に関する比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Comparison of HHMMs and HHCRFs in State Sequence Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列データ / time series data |
| キーワード(2)（和/英） | 生成モデル / generative models |
| キーワード(3)（和/英） | 識別モデル / discriminative models |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 玉田 寛尚 / Hirotaka Tamada / タマダ ヒロタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 朗 / Akira Hayashi / ハヤシ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 末松 伸朗 / Nobuo Suematsu / スエマツ ノブオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩田 一貴 / Kazunori Iwata / イワタ カズノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-03-09 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2009-105 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.461 |
| ページ範囲 | pp.101-106 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-03-02 (NC) |
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