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【24h】

Gradient steepness metrics using extended Baum-Welch transformations for universal pattern recognition tasks

机译:使用扩展的Baum-Welch变换的梯度陡度度量用于通用模式识别任务

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摘要

In many pattern recognition tasks, given some input data and a family of models, the 'best' model is defined as the one which maximizes the likelihood of the data given the model. Extended Baum- Welch (EBW) transformations are most commonly used as a disc
机译:在许多模式识别任务中,给定一些输入数据和一系列模型,“最佳”模型被定义为最大化给定模型数据的可能性的模型。扩展Baum-Welch(EBW)转换最常用作光盘

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