Modèles de Markov cachés non paramétriques

par Elisabeth Gassiat (Laboratoire de Mathématiques d'Orsay)

jeudi 2 mai 2019, 10:00 → 12:00 Europe/Paris

435 (ENS site Monod)

L’exposé est prévu en deux parties : Première partie: je commencerai par présenter le cadre des modèles de Markov cachés, leurs propriétés et leur utilisation dans les applications. Je ferai un tour rapide des questions liées à l’inférence statistique de tels modèles. Puis je présenterai des résultats récents d’identifiabilité non paramétrique: par une méthode spectrale pour les modèles de Markov cachés à nombre fini d’états et lois d’émission non paramétriques, puis par une méthode de fonction caractéristique pour les modèles de bruit additif. Deuxième partie: résultats récents en estimation adaptative de modèles de Markov cachés à à nombre fini d’états et lois d’émission non paramétriques.