Limit Theorems in Hidden Markov Models

Han G.

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Limit Theorems in Hidden Markov Models

机译：隐马尔可夫模型中的极限定理

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In this paper, under mild assumptions, we derive a law of large numbers, a central limit theorem with an error estimate, an almost sure invariance principle, and a variant of the Chernoff bound in finite-state hidden Markov models. These limit theorems are of interest in certain areas of information theory and statistics. Particularly, we apply the limit theorems to derive the rate of convergence of the maximum likelihood estimator in finite-state hidden Markov models.

机译：在温和的假设下，我们得出了一个大数定律，一个带误差估计的中心极限定理，一个几乎确定的不变原理以及有限状态隐马尔可夫模型中切尔诺夫界的一个变体。这些极限定理在信息理论和统计学的某些领域中是令人感兴趣的。特别地，我们应用极限定理来推导有限状态隐马尔可夫模型中最大似然估计的收敛速度。

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来源
《Information Theory, IEEE Transactions on》 |2013年第3期|p.1311-1328|共18页
作者
Han G.;
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作者单位

University of Hong Kong, Hong Kong;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Context; Convergence; Hidden Markov models; Information theory; Maximum likelihood estimation; Probabilistic logic; Random variables; Entropy; Shannon-McMillan-Breiman theorem; hidden Markov models; limit theorem;

机译：上下文;收敛;隐藏的马尔可夫模型;信息论;最大似然估计;概率逻辑;随机变量;熵;Shannon-McMillan-Breiman定理;隐藏的马尔可夫模型;极限定理;

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