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递归粘性分层狄利克雷过程隐马尔可夫模型
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种递归粘性HDP-HMM（RS-HDP-HMM）模型，解决了现有模型在自持续性概率假设平稳的问题。该模型通过新颖的Gibbs采样策略，在数据分割方面优于现有模型。
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关键要点
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提出了一种递归粘性HDP-HMM（RS-HDP-HMM）模型。
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解决了现有模型在自持续性概率假设平稳的问题。
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该模型通过新颖的Gibbs采样策略实现高效推断。
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在合成和真实数据的分割中，显著超越了现有模型的表现。
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