Jan, 2024

使用随机子空间和子采样 Dirichlet 过程混合集合的无监督异常检测

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TL;DR基于 Dirichlet 过程高斯混合模型集成的无监督异常检测方法，以提高计算效率和检测器的鲁棒性。
probabilistic mixture modelsunsupervised outlier detectiondirichlet process mixture modelsoutlier detectorensembles of dirichlet process gaussian mixtures
发现论文，激发创造
  • 基于可验证自表示的子空间并集异常检测

    该论文提出了一种结合了稀疏表示和随机游走的新的离群值检测方法，通过定义合适的马尔科夫链从而将离群值和基本 / 非基本状态联系起来，实现了在大型数据集中正确检测离群点的目的。

    Apr, 2017

  • 基于狄利克雷过程混合的相关性渐近动态聚类

    提出了一种基于依赖狄利克雷过程混合模型（DDPMM）的新的聚类算法，用于聚类包含未知数量的进化聚类的批量连续数据。该算法通过对 DDPMM 的 Gibbs 抽样算法进行低方差渐近分析而得出，提供类似于 k-means 算法的收敛保证的硬聚类。通过移动高斯聚类的合成测试和真实的 ADS-B 飞机轨迹数据测试的实证结果表明，与当代概率和硬聚类算法相比，该算法在提供更高准确性的同时需要更少的计算时间。

    May, 2013

  • 适应性低复杂度序列推理用于 Dirichlet 过程混合模型

    提出一种适用于在线聚类和参数估计的低复杂度的序列推理过程，通过更新超参数并使用共轭先验假设，提出了易于计算的条件似然函数的闭形式参数化表达式和 Dirichlet 过程的自适应低复杂度设计。实验结果表明该方法优于其他在线最先进的方法。

    Sep, 2014

  • 利用子空间技术和特征的概率建模进行样本外检测

    本文提出了一种基于降维增强深度神经网络（DNN）的离群检测方法：通过对高维特征进行线性与非线性降维，得到更真实的特征嵌入子空间，利用其计算分布学习和特征重构误差有效地检测不在分布内的样本，实验结果表明其效果优于一些已有方法。

    Dec, 2020

  • ClusterCluster：针对狄利克雷过程混合模型的并行马尔科夫链蒙特卡罗算法

    本文介绍一种新型的 DP 重新参数化方法，该方法在聚类分析中广泛使用，能够实现 DP 的并行学习，从而提高了学习速度和效率，同时该方法不需要改变模型并且能够保持标准后验分布不变。

    Apr, 2013

  • 自适应随机子空间中的高维优化

    提出了一种新的高维随机优化方法，将坐标下降法推广到随机子空间，证明了使用自适应采样策略的随机子空间可以显著优于最近文献中常见的盲目采样方法，可以通过相关随机矩阵集合有效生成自适应子空间；在具有不同谱衰减的数据矩阵上验证了该方法在机器学习问题中的速度优势，包括逻辑回归、带随机卷积层的核分类和具有修正线性单元的浅神经网络。

    Jun, 2019

  • 利用去噪扩散概率模型生成观测引导集合以进行数据同化

    该论文提出了一种利用去噪扩散概率模型生成的伪集合的集合数据同化方法。由于该模型针对嘈杂和稀疏的观测数据进行训练，因此该模型能生成与观测接近的发散集合。由于所生成集合的方差，我们提出的方法在模拟模型不完美时表现出比成熟的集合数据同化方法更好的性能。

    Aug, 2023

  • 级联子空间聚类用于异常检测

    本文提出了一种新的异常检测框架，使用多次自表示构建弱异常检测器，利用弹性网络和马尔可夫链在每个阶段构建自表示，实现梯度提升，将多个弱检测器结合成一个强检测器，可应用于图像和讲者数据库中的异常检测问题，并取得了优异的实验效果。

    Jun, 2023

  • 面向分布式数据的狄利克雷过程混合模型可伸缩估计

    在分布式环境中，通过提出一种新的估计方法，允许本地节点创建新元素并通过概率一致性方案合并相应聚类的组件，同时保持估计的一致性，此法可在分布式和异步环境中实现高可扩展性。

    Sep, 2017

  • Dirichlet 过程混合模型的快速搜索

    本文研究了用于密度估计的柏努利处理（DP）混合模型的计算问题，并提出了一种可用于大数据集的搜素算法。

    Jul, 2009