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Libros sobre el tema "Hidden Markov process"

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Autor: Grafiati
Publicado: 4 de junio de 2021
Última modificación: 31 de enero de 2023

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1

Eric, Moulines y Rydén Tobias 1966-, eds. Inference in hidden Markov models. New York: Springer, 2005.

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2

Hidden Markov models for bioinformatics. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001.

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3

Elliott, Robert J. Hidden Markov models: Estimation and control. New York: Springer-Verlag, 1995.

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4

Hidden Markov models and dynamical systems. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2008.

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5

Elliott, Robert J. y Rogemar S. Mamon. Hidden Markov models in finance. New York: Springer, 2011.

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6

Grobel, Kirsti. Videobasierte Gebärdenspracherkennung mit Hidden-Markov-Modellen. Düsseldorf: VDI Verlag, 1999.

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7

Huang, X. D. Hidden Markov models for speech recognition. Edinburgh: Edinburgh University Press, 1990.

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8

Gollery, Martin. Handbook of hidden Markov models in bioinformatics. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2008.

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9

Gollery, Martin. Handbook of hidden Markov models in bioinformatics. Boca Raton: CRC Press, 2008.

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10

Bhar, Ramaprasad. Hidden Markov models: Applications to financial economics. Boston, Mass: Kluwer Academic Publishers, 2004.

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11

W, Zucchini, ed. Hidden Markov and other models for discrete-valued time series. London: Chapman & Hall, 1997.

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12

Schenkel, Markus E. Handwriting recognition using neural networks and hidden Markov models. Konstanz: Hartung-Gorre, 1995.

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13

Salfner, Felix. Modeling event-driven time series with generalized hidden semi-Markov models. Berlin: Humboldt-Universität zu Berlin, 2006.

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14

Walsh, John Leclerc. Extraction of single channel current from correlated noise via a hidden Markov model. [s.l: s.n.], 1992.

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15

N, Limnios, ed. Semi-Markov chains and hidden semi-Markov models toward applications: Their use in reliability and DNA analysis. New York: Springer, 2008.

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16

Zucchini, W. Hidden Markov models for time series: An introduction using R. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2009.

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17

Mäntylä, Vesa-Matti. Discrete hidden Markov models with application to isolated user-dependent hand gesture recognition. Espoo [Finland]: Technical Research Centre of Finland, 2001.

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18

Banff International Research Station for Mathematics Innovation & Discovery, ed. Entropy of hidden Markov processes and connections to dynamical systems: Papers from the Banff International Research Station workshop, October 2007. Cambridge: Cambridge University Press, 2011.

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19

Howes, Andrew, Xiuli Chen, Aditya Acharya y Richard L. Lewis. Interaction as an Emergent Property of a Partially Observable Markov Decision Process. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198799603.003.0011.

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Resumen
In this chapter we explore the potential advantages of modeling the interaction between a human and a computer as a consequence of a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) that models human cognition. POMDPs can be used to model human perceptual mechanisms, such as human vision, as partial (uncertain) observers of a hidden state are possible. In general, POMDPs permit a rigorous definition of interaction as the outcome of a reward maximizing stochastic sequential decision processes. They have been shown to explain interaction between a human and an environment in a range of scenarios, including visual search, interactive search and sense-making. The chapter uses these scenarios to illustrate the explanatory power of POMDPs in HCI. It also shows that POMDPs embrace the embodied, ecological and adaptive nature of human interaction.
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20

Fuh, Cheng-Der y John A. D. Aston. Hidden Markov Models. Taylor & Francis Group, 2010.

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21

Cappé, Olivier, Eric Moulines y Tobias Ryden. Inference in Hidden Markov Models. Springer, 2010.

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22

Inference in Hidden Markov Models. Springer London, Limited, 2006.

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23

Hoek, John van der y Robert J. Elliott. Introduction to Hidden Semi-Markov Models. Cambridge University Press, 2018.

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24

Vijayabaskar, M. S. y David R. Westhead. Hidden Markov Models: Methods and Protocols. Springer New York, 2017.

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25

Hidden Markov Models Estimation And Control. Springer, 2010.

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26

Vijayabaskar, M. S. y David R. Westhead. Hidden Markov Models: Methods and Protocols. Springer New York, 2018.

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27

Aggoun, Lakhdar, John B. Moore y Robert J. Elliott. Hidden Markov Models: Estimation and Control. Springer London, Limited, 2008.

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28

Hoek, John van der y Robert J. Elliott. Introduction to Hidden Semi-Markov Models. Cambridge University Press, 2018.

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29

Elliott, Robert y John van der Hoek. Introduction to Hidden Semi-Markov Models. University of Cambridge ESOL Examinations, 2019.

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30

Fuh, Cheng-Der y John A. D. Aston. Hidden Markov Models: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2011.

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31

Elliott, Robert J. y Rogemar S. Mamon. Hidden Markov Models in Finance. Springer London, Limited, 2007.

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32

Koski, T. Hidden Markov Models of Bioinformatics (Computational Biology). Springer, 2002.

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33

Hidden Semi-Markov Models: Theory, Algorithms and Applications. Elsevier Science & Technology Books, 2015.

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34

Yu, Shun-Zheng. Hidden Semi-Markov Models: Theory, Algorithms and Applications. Elsevier Science & Technology Books, 2015.

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35

Gollery, Martin. Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics. Taylor & Francis Group, 2019.

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36

Gollery, Martin. Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics. Taylor & Francis Group, 2008.

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37

Gollery, Martin. Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics. Taylor & Francis Group, 2008.

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38

Gollery, Martin. Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics. Taylor & Francis Group, 2008.

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39

Vidyasagar, M. Hidden Markov Processes: Theory and Applications to Biology. Princeton University Press, 2014.

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40

Vidyasagar, M. Hidden Markov Processes: Theory and Applications to Biology. Princeton University Press, 2014.

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41

Cappé, Olivier, Eric Moulines y Tobias Ryden. Inference in Hidden Markov Models (Springer Series in Statistics). Springer, 2007.

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42

Horst, Bunke y Caelli Terry, eds. Hidden Markov models: Applications in computer vision. Singapore: World Scientific, 2001.

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43

Hidden Markov Processes Princeton Series in Applied Mathematics. Princeton University Press, 2014.

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44

Bhar, Ramaprasad y Shigeyuki Hamori. Hidden Markov Models: Applications to Financial Economics. Springer London, Limited, 2006.

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45

Bhar, Ramaprasad. Hidden Markov Models: Applications To Financial Economics. Springer, 2010.

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46

Zucchini, Walter y Iain L. MacDonald. Hidden Markov Models for Time Series. Taylor & Francis Group, 2009.

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47

Zucchini, W., Iain L. MacDonald y Roland Langrock. Hidden Markov Models for Time Series. Taylor & Francis Group, 2021.

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48

Elliott, Robert J., Lakhdar Aggoun y John B. Moore. Hidden Markov Models: Estimation and Control (Stochastic Modelling and Applied Probability). Springer, 1997.

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49

Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models. Springer, 2000.

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50

Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics (Mathematical and Computational Biology). Chapman & Hall/CRC, 2008.

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