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Proposta de uma representa??o tensorial para modelos markovianos ocultos

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Previous issue date: 2011-03-17 / O prop?sito desta disserta??o ? propor uma representa??o tensorial para Modelos Markovianos Ocultos (Hidden Markov Models HMM). A forma escolhida para alcan?ar esse objetivo passa pelo estudo de como converter um modelo HMM em um modelo SAN (Stochastic Automata Networks): estruturado e cujo formato tensorial ? conhecido. A estrat?gia de convers?o consiste na cria??o de dois aut?matos, um correspondendo ? cadeia de Markov oculta e outro para representar as emiss?es do modelo HMM. Esses aut?matos se relacionam por transi??es sincronizadas e depend?ncias funcionais s?o definidas. Um passo intermedi?rio ? necess?rio para mostrar a equival?ncia entre as representa??es SAN e HMM, sendo este passo a obten??o 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 equival?ncia.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5132
Date17 March 2011
CreatorsEspindola, Luciana da Silveira
ContributorsFernandes, Paulo Henrique Lemelle
PublisherPontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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