間違いってのも大げさかもしれないが、
を基にJavaでHMMのプログラムを組んでいたら、どーも組めない。
本のとおりに作ったら値のない変数を参照しようとする。
本文で解説していることと式の内容が食い違う。
変数の範囲をどこからどこにすればいいかわかりにくい（これは自分のせいだが）。
いろいろ調べた結果、複数のサイトと記述が異なっていることが判明。
根本的な変数の定義が意味は同じでもメジャーなものでないとか、
HMMの状態の定義が少し異なるとか（開始・終了状態もHMMの状態に含んでいる）、
さらに式に誤植があったなんていうのもある。
ややこしすぎ。
で、結局
朱鷺の杜Wikiの記述を使うことにした。
するとこれまで30行ほどかかっていた前向きアルゴリズムが10行程度に圧縮された。
なんだこりゃ。
まだ完成してないけど、他もかなり圧縮される気がする。
まぁ音声認識システムの解説を読んでたから朱鷺の杜Wikiの簡潔な記述でも理解できたのだが。
やっぱ教科書は間違ってて欲しくないな。
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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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今やってる研究の発端は
ジェフ・ホーキンスの「考える脳 考えるコンピューター」という本。
いわゆる研究費を集めるための本ではあるが、初心者の興味を引くという点では十分な質。
これを読んで、実際の脳へ興味がわいたといっていい。
で、専攻科時代にこれを研究しようとしたわけだが、なにぶん基礎知識が足りなかった。
院に入ってようやく自由に研究ができるようになったのでこれを中心に研究予定。
以下、現在の研究の進行状況。
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