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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Sur les propriétés de beta-mélange des modèles hybrides à chaîne de Markov cachée

Vendredi 21 janvier 2005, à 11h

Sur les propriétés de beta-mélange des modèles hybrides à chaîne de Markov cachée

Madalina Olteanu (Université Paris 1)

Résumé : Dans le cadre de l’utilisation des modèles à chaîne de Markov cachée, l’estimation du nombre d’états du modèle reste un problème ouvert à cause de la non-identifiabilité des paramètres sous l’hypothèse nulle. Récemment, un estimateur de maximum de vraisemblance marginale pénalisée à été proposé par E. Gassiat pour des mélanges à régime markovien. On se propose d’étendre ce résultat pour des modèles hybrides intégrant des perceptrons multi-couche et des chaînes de Markov cachées. Pour cela, on a besoin de s’assurer dans un premier temps de la stationnarité stricte et du caractère beta-mélangeant des processus et, à cette fin, on donnera des conditions suffisantes pour ces deux propriétés.

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