Proposta de uma representação tensorial para modelos markovianos ocultos

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2011

RESUMO

O propósito desta dissertação é propor uma representação tensorial para Modelos Markovianos Ocultos (Hidden Markov Models HMM). A forma escolhida para alcançar esse objetivo passa pelo estudo de como converter um modelo HMM em um modelo SAN (Stochastic Automata Networks): estruturado e cujo formato tensorial é conhecido. A estratégia de conversão consiste na criação de dois autômatos, um correspondendo à cadeia de Markov oculta e outro para representar as emissões do modelo HMM. Esses autômatos se relacionam por transições sincronizadas e dependências funcionais são definidas. Um passo intermediário é necessário para mostrar a equivalência entre as representações SAN e HMM, sendo este passo a obtenção de uma cadeia de Markov global capaz de representar o modelo HMM. A igualdade entre as cadeias de Markov globais obtidas a partir de ambos os formalismos SAN e HMM constitui a prova de equivalência

ASSUNTO(S)

informÁtica redes de autÔmatos estocÁsticos cadeias de markov simulaÇÃo e modelagem em computadores ciencia da computacao

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