Kirjain-äännevastaavuuden oppimisen mallinnus bayesilaisella menetelmällä
Tekijät
Päivämäärä
2019Tekijänoikeudet
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Tämä tutkielma kuvaa erään tavan mallintaa kirjain-äännevastaavuuksien oppimista. Malli on luotu Ekapeliä varten käyttäen apuna pelistä kerättyä dataa. Mallin toteutuksessa käytettiin bayesilaisen tilastotieteen menetelmiä. Tavoitteena oli käyttää mallia uuden adaptaation luomiseen. Malli ei kuitenkaan sopinut suoraan pelin adaptaatiossa käytettäväksi laskennallisista ongelmista johtuen. Mallin avulla haluttiin myös visualisoida pelaajan osaamista ja kuvaajien avulla voidaankin helposti näyttää kokonaiskuva kirjainten osaamisesta. This thesis describes a bayesian model for learning letter-sound correspondences. The model was created for Ekapeli using data from the game. The model was created using bayesian methods. Purpose of the model was to create a new adaptation for Ekapeli. Because of high computational time, the model doesn't suite for an adaptation without simplifications. Another goal for the model was to help visualize the player's learning. The model suited well for visualizing the player's knowledge of the letter-sound correspondences.
Asiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Pro gradu -tutkielmat [29149]
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Bayesian semiparametric long memory models for discretized event data
Chakraborty, Antik; Ovaskainen, Otso; Dunson, David B. (Institute of Mathematical Statistics, 2022)We introduce a new class of semiparametric latent variable models for long memory discretized event data. The proposed methodology is motivated by a study of bird vocalizations in the Amazon rain forest; the timings of ... -
Conditional particle filters with diffuse initial distributions
Karppinen, Santeri; Vihola, Matti (Springer, 2021)Conditional particle filters (CPFs) are powerful smoothing algorithms for general nonlinear/non-Gaussian hidden Markov models. However, CPFs can be inefficient or difficult to apply with diffuse initial distributions, which ... -
Efficient Bayesian generalized linear models with time-varying coefficients : The walker package in R
Helske, Jouni (Elsevier BV, 2022)The R package walker extends standard Bayesian general linear models to the case where the effects of the explanatory variables can vary in time. This allows, for example, to model the effects of interventions such as ... -
Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions
Chada, Neil K.; Franks, Jordan; Jasra, Ajay; Law, Kody J.; Vihola, Matti (Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM), 2021)We develop a Bayesian inference method for diffusions observed discretely and with noise, which is free of discretization bias. Unlike existing unbiased inference methods, our method does not rely on exact simulation ... -
Importance sampling type estimators based on approximate marginal Markov chain Monte Carlo
Vihola, Matti; Helske, Jouni; Franks, Jordan (Wiley-Blackwell, 2020)We consider importance sampling (IS) type weighted estimators based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) targeting an approximate marginal of the target distribution. In the context of Bayesian latent variable models, the ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.