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\section{Chapitre 15: Raisonnement probabiliste sur une période de temps}
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\label{sec:ch15}
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\subsection{Processus de Markov}
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\label{sec:ch15markov}
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Une situation dynamique est représentée par un ensemble de \textit{photos} décrivant l'état à un certain instant. Elle comprend:
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\begin{itemize}
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\item $X_t$, les variables non-observables à $t$
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\item $E_t=e_t$, les variables d'évidence au temps $t$
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\end{itemize}
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On considère:
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\begin{itemize}
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\item Processus stationnaire: $\mathbf{P}(X_t|Parents(X_t))$ est constant $\forall t$
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\item Modèle de transition: processus de Markov: seul un historique fini d'états influence l'état présent
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\begin{itemize}
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\item premier degré: $\mathbf{P}(X|X_{0:t-1})=\mathbf{P}(X|X_{t-1})$
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\item second degré:$\mathbf{P}(X|X_{0:t-1})=\mathbf{P}(X|X_{t-x} \wedge X_{t-1})$
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\end{itemize}
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\item Modèle d'observation $\mathbf{P}(E_t|X_t)$: les variables d'évidence ne dépendent que de l'état présent
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\end{itemize}
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\begin{figure}[ht]
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\centering
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\includegraphics[height=100px]{umbrella.png}
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\caption{Réseau bayesien: exemple du parapluie}
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\end{figure}
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\begin{mydef}
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Distribution conjointe complète:
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\begin{align}
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\mathbf{P}(X_0,X_1,\ldots,X_t,E_1,E_2,\ldots,E_t)=\mathbf{P}(X_0) \prod_{i=1}^t\mathbf{P}(X_i|X_{i-1})\mathbf{P}(E_i|X_i))
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\end{align}
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\end{mydef}
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\subsection{Tâches d'inférence}
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\begin{itemize}
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\item Filtrage: $\mathbf{P}(X_t|e_{1:t})$
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\item Prédiction: $\mathbf{P}(X_{t+k}|e_{1:t})$
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\item Lissage:$\mathbf{P}(X_{k}|e_{1:t}), 0 \leq l < t$
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\item Explication la plus probable: $\argmax_{x_{1:t}}P(x_{1:t}|e_{1:t})$
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\end{itemize}
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\paragraph{Filtrage}
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Probabilité sachant une nouvelle évidence
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\begin{align}
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P(X_{t+1}|e_{1:t+1})&=P(X_{t+1}|e_{1:t}e_{t+1})\\
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&=\alpha P(e_{t+1}|X_{t+1},e_{1:t})P(X_{t+1}|e_{1:t})\\
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&=\alpha P(e_{t+1}|X_{t+1})P(X_{t+1}|e_{1:t})\\
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&=\alpha P(e_{t+1}|X_{t+1})\sum_{x_t}P(X_{t+1}|x_t,e_{1:t})P(x_t|e_{1:t})\\
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&=\alpha P(e_{t+1}|X_{t+1})\sum_{x_t}P(X_{t+1}|x_t)P(x_t|e_{1:t})\\
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&=\alpha \textsc{Forward}(f_{1:t},e_{t+1})\\
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&=f_{1:t+1}
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\end{align}
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\paragraph{Prédiction}
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Filtrage sans ajout de nouvelle information
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\begin{align}
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P(X_{t+k+1}|e_{1:t})&=\sum_{x_{t+k}}P(X_{t+k+1}|x_{t+k})P(x_{t+k}e_{1:t})
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\end{align}
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\paragraph{Lissage}
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Probabilité d'un certain état dans le passé
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\begin{align}
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P(X_k|e_{1:t}) &= P(X_k|e_{1:k},e_{k+1:t})\\
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&= \alpha P(X_k|e_{1:k})P(e_{k+1:t}|X_k,e_{1:k})\\
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&= \alpha P(X_k|e_{1:k})P(e_{k+1:t}|X_k)\\
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&= \alpha f_{1:k}b_{k+1:t}
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\end{align}
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La seconde probabilité est obtenue par un appel récursif
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\begin{align}
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P(e_{k+1:t}|X_k)&=\sum_{x_{k+1}}P(e_{k+1}|x_{k+1})P(e_{k+2:t}|X_{k+1})P(x_{k+1}|X_k)\\
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&=\textsc{Backward}(b_{k+1:t},e_{k+1})
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\end{align}
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\paragraph{Explication la plus probable}
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Trouver la suite d'évènements la plus probable selon les observations.
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$m_{1:t}(i)$ est la probabilité du chemin le plus probable jusqu'à l'état $i$.
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\begin{align}
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m_{1:t}=\max_{x_1,\ldots,x_{t-1}}P(x_1,\ldots,x_{t-1},X_t|e_{1:t})\\
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m_{1:t+1}=P(e_{t+1}|X_{t+1})\max_{x_t}(P(X_{t+1}|x_t)m_{1:t})
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\end{align}
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\subsection{Modèles de Markov cachés}
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\label{sec:ch15hiddenmarkov}
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Représentation des probabilités sous la forme de matrice de transition.
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%%% Local Variables:
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%%% mode: latex
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%%% TeX-master: "notes_de_cours"
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%%% End:
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