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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 제28권 제2호(Ⅱ)
발행연도
2001.10
수록면
325 - 327 (3page)

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본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesin 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HM ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model)

3. 베이지안 모델 선택 (Bayesian Model Selection)

4. HBIC (HMM - Oriented BIC)

5. 실험 및 결과 분석

6. 결론

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