Zobrazeno 1 - 10
of 205
pro vyhledávání: '"Triplet Markov chains"'
Autor:
Morales, Katherine, Petetin, Yohan
Triplet Markov chains are general generative models for sequential data which take into account three kinds of random variables: (noisy) observations, their associated discrete labels and latent variables which aim at strengthening the distribution o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.03707
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Signal Processing 2008 88(5):1134-1151
Autor:
Pieczynski, Wojciech
Publikováno v:
In International Journal of Approximate Reasoning 2007 45(1):1-16
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ahmed Habbouchi, Emmanuel Monfrini, Mohamed El Yazid Boudaren, Kadda Beghdad Bey, Wojciech Pieczynski
Publikováno v:
Proceedings ICEIS 2017 : 19th International Conference on Enterprise Information Systems
ICEIS 2017 : 19th International Conference on Enterprise Information Systems
ICEIS 2017 : 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Apr 2017, Porto, Portugal. pp.405-414, ⟨10.5220/0006276704050414⟩
ICEIS (1)
Scopus-Elsevier
ICEIS 2017 : 19th International Conference on Enterprise Information Systems
ICEIS 2017 : 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Apr 2017, Porto, Portugal. pp.405-414, ⟨10.5220/0006276704050414⟩
ICEIS (1)
Scopus-Elsevier
International audience; An important issue in statistical image and signal segmentation consists in estimating the hidden variables of interest. For this purpose, various Bayesian estimation algorithms have been developed, particularly in the framewo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3ce2c74e20a8f427adf61e9c925d958e
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01548177
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01548177
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014, 36 (11), pp.2310-2316. ⟨10.1109/TPAMI.2014.2327974⟩
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014, 36 (11), pp.2310-2316. ⟨10.1109/TPAMI.2014.2327974⟩
International audience; Hidden Markov chains have been shown to be inadequate for data modeling under some complex conditions. In this work, we address the problem of statistical modeling of phenomena involving two heterogeneous system states. Such p
Autor:
Yohan Petetin, Francois Desbouvries
Publikováno v:
Proceedings 2014 MLSP : IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing
2014 MLSP : IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing
2014 MLSP : IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, Sep 2014, Reims, France. ⟨10.1109/MLSP.2014.6958847⟩
MLSP
2014 MLSP : IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing
2014 MLSP : IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, Sep 2014, Reims, France. ⟨10.1109/MLSP.2014.6958847⟩
MLSP
International audience; The Jump Markov state-space system (JMSS) is a well known model for representing dynamical models with jumps. However inference in a JMSS model is NP-hard, even in the conditionally linear and Gaussian case. Suboptimal solutio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dcbe24e845d2e2951a716cb485959a7f
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01262438
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01262438