AI用語集
人工知能の完全辞典
マルコフ連鎖
離散時間確率過程であり、将来の状態の確率は現在の状態のみに依存し、過去の状態には依存しない（マルコフ性）。
隠れ状態
システムから直接観測できない確率変数で、マルコフ連鎖に従って進化し、観測可能な結果を生成する。
遷移確率
各瞬間にある隠れ状態から別の隠れ状態へ移行する確率を定義する行列で、システムの動的特性を特徴付ける。
出力確率
各隠れ状態において、考えられる各観測値を生成する確率を関連付ける条件付き確率分布。
ビタビアルゴリズム
与えられた観測系列を生成した最も可能性の高い隠れ状態系列を見つけるための動的計画法アルゴリズム。
バウム・ウェルチアルゴリズム
ラベル付けされていない観測系列からHMMのパラメータを推定するためのEMアルゴリズムの変種。
観測系列
システムによって生成される観測可能なデータの順序付き集合で、HMMにおける推論の入力として使用される。
出力行列
各要素b(j,k)が隠れ状態jからシンボルkを出力する確率を表す行列。
初期分布
観測前の時間t=0における隠れ状態の分布を定義する確率ベクトル。
デコーディング問題
与えられた観測シーケンスを生成した最も確率の高い隠れ状態シーケンスを見つけるという根本的な問題。
評価問題
特定の観測シーケンスを生成した特定のHMMモデルの確率の計算。
学習問題
トレーニングデータからHMMパラメータ（遷移確率と放出確率）を自動的に調整すること。
離散HMM
観測が離散的な放出確率を持つ有限の離散シンボル集合から来る隠れマルコフモデル。
連続HMM
観測が連続変数であり、通常はガウス混合でモデル化されるHMMのバリエーション。
HMMのトポロジー
モデル内で可能な遷移を決定する、隠れ状態間の許可された接続の構造。
吸収状態
一度到達すると退出を防ぐ、自分自身への遷移確率が1であるHMM内の特別な状態。
パラメータ平滑化
HMMのパラメータ推定時にゼロ確率を避けるために疑似カウントを追加する技術。
事後周辺確率
特定の時刻における隠れ状態の事後確率で、他のすべての隠れ状態について周辺化して計算されます。