| 研究概要 |
1.動的時間伸縮(DTW)距離から,時系列データのためのカーネル行列を開発した.半正定値計画法(SDP)を用いて,カーネル行列の正定値性を保証する.二つの応用問題,すなわち時系列データの分類,類似検索のための埋め込みにより,我々のアプローチの妥当性を示した.
2.HHCRF(階層隠れCRF)を提案した。実験により、パラメータ学習時の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いて、状態系列推定におけるHHCRFの性能がHHMM(階層隠れマルコフモデル)より高くなることを示した。
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