Higher-Order Kullback-Leibler Aggregation of Markov Chains

机译：马氏链的高阶Kullback-Leibler集合

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We consider the problem of reducing a first-order Markov chain on a large alphabet to a higher-order Markov chain on a small alphabet. We present information-theoretic cost functions that are related to predictability and lumpability, show relations between these cost functions, and discuss heuristics to minimize them. Our experiments suggest that the generalization to higher orders is useful for model reduction in reliability analysis and natural language processing.

机译：我们考虑将大字母上的一阶马尔可夫链简化为小字母上的高阶马尔可夫链的问题。我们提出了与可预测性和集总性相关的信息理论成本函数，显示了这些成本函数之间的关系，并讨论了将其最小化的启发式方法。我们的实验表明，将高阶泛化对于减少可靠性分析和自然语言处理中的模型很有用。

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来源
《International Conference on Renewable Energies for Developing Countries》|2017年|1-6|共6页
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作者
Bernhard C. Geiger; Yuchen Wu;
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