一种用于自动确定马尔可夫链聚合时状态数的信息论方法
信息论
2021-07-06 v1 机器学习
math.IT
摘要
聚合马尔可夫链时的一个基本问题是状态组数量的设定。状态组过少可能无法充分捕捉原始高阶马尔可夫链的相关动态；状态组过多则可能导致一个非简约的降阶马尔可夫链，其复杂度与原始链相当。本文表明，一种基于信息价值增广的马尔可夫链聚合方法有助于确定状态组的数量。最优状态组数与降阶链的复杂度同原始链与降阶链动态之间的互依赖相平衡的情形相吻合。
引用
@article{arxiv.2107.01799,
title = {An Information-Theoretic Approach for Automatically Determining the Number of States when Aggregating Markov Chains},
author = {Isaac J. Sledge and Jose C. Principe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.01799},
year = {2021}
}
备注
Submitted to IEEE ICASSP. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1903.09266