A General framework for parameter learning with regularization

Abstract

Nessa tese é introduzido um novo paradigma de aprendizagem de parâmetros sequencial em modelos de Markov ocultos, capaz de acomodar vários outros algoritmos encontrados na literatura como casos particulares. Essa generalidade é possível principalmente devido à um formalismo alternativo para regularização nesses modelos. Para ilustrar a flexibilidade do novo paradigma, foram desenvolvidos três novos algoritmos, incluindo uma versão melhorada e completamente adaptada do clássico filtro de Liu e West. Considerando também esquemas de reamostragem mais eficientes, é ilustrado que em alguns casos o desempenho inadequado de alguns algoritmos de aprendizagem de parâmetros sequencial previamente observado na literatura pode em sua maioria ser atribuído à degeneração de caminhos inerente à esses métodos, degeneração essa que a metodologia proposta ativamente busca mitigar. Destaca-se também que é fornecida evidência de que os algoritmos para aprendizagem de parâmetros discutidos aqui podem fornecer estimativas compatíveis com algoritmos computacionalmente intensivos e que compõem o estado da arte dessa literatura, como Monte Carlo via cadeias de Markov baseados em métodos de partículas.