特許

J-GLOBAL ID：200903086045255511

確率モデルの学習方法

発明者： 岩山 真 ,  元田 浩
出願人/特許権者： 株式会社日立製作所
代理人 (1件)： 小川 勝男
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-215669
公開番号（公開出願番号）：特開平9-062647
出願日： 1995年08月24日
公開日（公表日）： 1997年03月07日
要約：

【要約】【目的】 訓練用系列データが与えられたとき、それをモデル化する最適な隠れマルコフモデルの構造とパラメータ値を自動的に学習する方法の提供。【構成】 まず、初期の隠れマルコフモデルとしてパラメータ数が非常に多い確率モデルを与える。各パラメータ値には初期値として乱数を与えておく。次に、提示された訓練用データを最も高確率で生成するようにパラメータの値を徐々に調節していく。この際、不要なパラメータは必要に応じで削除していく。パラメータの数、値とも変化がなくなった時点で手続きは終了する。収束した隠れマルコフモデルは、パラメータ数、各パラメータ値とも最適なモデルとなっている。

請求項（抜粋）：

ある種の特徴を持つデータを隠れマルコフモデルと呼ばれる確率モデルの一種でモデル化する際に、最適な隠れマルコフモデル自動的に構成するために、初めはパラメータの数が多い大きな隠れマルコフモデルを用意しておき、不必要なパラメータを徐々に削除しながら同時にパラメータの値を最適化していく学習方法。

IPC (3件)：

G06F 15/18 550 ,  G10L 3/00 521 ,  G10L 3/00 535

FI (3件)：

G06F 15/18 550 C ,  G10L 3/00 521 F ,  G10L 3/00 535