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2000
Report
Titel
Modeling and learning continuous-valued stochastic processes with OOMs
Abstract
Observable Operator Modelle (OOMs) sind eine Verallgemeinerung von Hidden Markov Modellen (HMMs). Sie sind mit einem neuartigen, schnellen Lernalgorithmus ausgerüstet. Die bisher bekannten OOMs modellierten diskretwertige Prozesse. In diesem Report werden OOMs und der Lernalgorithmus auf kontinuierlichwertige Prozesse erweitert.
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Observable operator models (OOMs) are a generalization of hidden Markov models (HMMs). They support a fast, novel learning algorithm. Standardly, OOMs model discrete-valued ("symbol") processes. This report shows how OOMs for continuous-valued processes can be defined, and how the learning algorithm can be extended.