現在、隠れマルコフモデル（HMM）についてお勉強中。
でもパラメータの推定に時間がかかる。HMMだめだめだ〜。
参考：HMM-SOMに基づく認知行動の獲得とその学習 4.3 セクション2

ってことで色々時系列を扱う方法を探しているわけだが、
今日はウェーブレット変換についてちょっと調べてみた。

フーリエ変換が全範囲に影響するサインコサインを使っているのに対し、
ウェーブレット変換は一部だけに存在する波形を拡大縮小＆移動して近似するらしい。

しかも離散だとフーリエ変換より速いそうな。
これはいいかも。
HMM-SOMじゃなくてウェーブレット変換して、それをmnSOMっぽく扱ってみようかな。

ただ、数学苦手なんだよな〜。。。

あとはGenerative Topographic Mapping （GTM） も興味をひかれた。
これ、なに？なんかSOMと同じようなことができるらしいけど。
元の論文が英語だから読むのに一週間はかかるな〜。しんどい。

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