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私は、2 TBN の動的ベイジアン ネットワークを使用する自動コード認識に関するプロジェクトに取り組んでいます。このネットワークには、4 つの個別の隠れノードと 2 つの連続した観測可能なノードがあります。

ベイズ ネット ツールボックスを使用してモデルを作成しましたが、問題はありません。5 番目と 6 番目のノードは、それぞれ 13 次元と 12 次元の観測可能なノードです。私ができないツールボックスの推論部分を使用しようとしています。次のコードを書きましたが、正しい出力が得られません。

function [path,data] = mydecode(bnet,mean,sigma,dat)

dataaa=dat';
data=dataaa(1:12,:);
%chord dimension
chord=109;
%observed chroma dimension
obs=12;
evidence = cell(6,T);
for i=1:T
   evidence(6,i)={dat(i,1:12)} ;
end 
for i=1:T
   evidence(5,i)={dat(i,13:25)} ;
end

engine = {};
engine{end+1} = smoother_engine(jtree_2TBN_inf_engine(bnet));
disp(engine);

mpe = find_mpe(engine{1}, evidence);

end

推論の進め方を教えてください。

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参照: http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/usage_dbn.may22.html

コード： 

   engine = jtree_dbn_inf_engine(bnet);
   evidence = cell(N,T);
   [engine, ll] = enter_evidence(engine, evidence);
   evidence(4,1) = {2};
   marg = marginal_nodes(engine, 4, 2);  % This is like querying node 4 in time-slice 2
   marg.T
于 2014-08-02T03:53:25.457 に答える