Modeling and learning continuous-valued stochastic processes with OOMs
Observable operator models (OOMs) are a generalization of hidden Markov models (HMMs). They support a fast, novel learning algorithm. Standardly, OOMs model discrete-valued (\symbol") processes. This report shows how OOMs for continuous-valued processes can be de ned, and how the learning algorithm can be extended. key words: stochastic processes, observable operator models Zusammenfassung. Observable Operator Modelle (OOMs) sind eine Verallgemeinerung von Hidden Markov Modellen (HMMs). Sie sind mit einem neuartigen, schnellen Lernalgorithmus ausger ustet. Die bisher bekannten OOMs modellierten diskretwertige Prozesse. In diesem Report werden OOMs und der Lernalgorithmus auf kontinuierlichwertige Prozesse erweitert. Stichworter: Stochastische Prozesse, observable operator models