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2011³â Ãß°è Çмú´ëȸ

Current Result Document : 12 / 12

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) MAP Learning of HMM with Practical Dirichlet Priors
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) MAP Learning of HMM with Practical Dirichlet Priors
ÀúÀÚ(Author) Bong-Kee Sin  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 38 NO. 2(A) PP. 0355 ~ 0356 (2011. 11)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
 Given a small or very small training set, it is painfully difficult to train HMM reliably without overfitting. This paper presents a very useful method of MAP learning of multinomial-based discrete HMMs using Dirichlet distributions as conjugate priors. Experimental result shows a very consistent advantage over conventional MLE-based models.
Å°¿öµå(Keyword) HMM   MAP learning   Dirichlet distribution   Conjuga  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå