隠れマルコフモデル
図1は、隠れマルコフモデルの一般的な構成を示している。確率変数 x ( t ) {\displaystyle x(t)} は、時刻 t {\displaystyle t} における潜在変数である。確率変数 y ( t ) {\displaystyle y(t)} は時刻 t {\displaystyle t} における観測値である。矢印は、条件付き確率間の依存関係を表している。
図2は潜在変数の状態数が3 ( x ( t ) ∈ { x 1 , x 2 , x 3 } {\displaystyle x(t)\in \left\{x_{1},x_{2},x_{3}\right\}} )、観測値の状態数が4( y ( t ) ∈ { y 1 , y 2 , y 3 , y 4 } {\displaystyle y(t)\in \{y_{1},y_{2},y_{3},y_{4}\}} )の隠れマルコフモデルを示している。
時刻 t {\displaystyle t} における潜在変数 x ( t ) {\displaystyle x(t)} の条件付き確率分布は、潜在変数 x ( t − 1 ) {\displaystyle x(t-1)} にのみ依存する。 x ( t − 2 ) {\displaystyle x(t-2)} およびそれ以前の状態は影響しない。