mixtures | BriefGPT - AI 论文速递

关键词mixtures

搜索结果 - 7

在最优分离下聚类有界协方差分布混合
研究了混合有界协方差分布的聚类问题，使用细粒度分离假设；提供了用于聚类任务的多项式时间算法，并指出了在细粒度均值分离假设下精确聚类是信息理论上不可能的；引入了聚类细化的概念并证明了可以高效计算出样本的精确聚类细化；此外，根据先前工作中的一个
PDF7 months ago
Sinkhorn EM：一个基于熵优化输运的期望最大化算法
通过熵优化传输的期望最大化算法对混合模型进行研究，该算法通过结合有关混合权重的先验信息来计算职责，具有优于经典期望最大化算法的全局收敛性保证和较少陷入坏局的优越性能，这在模拟数据和 C. elegans 神经元的细胞标记方面的实验得到了证实
PDF4 years ago
IJCAI使用不完整偏好特征学习随机效用模型的组合
本文研究了具有特征和它们的混合的随机效用模型（RUMs），提出了一种广义的 RUM 模型，来生成不完整的偏好，证明了当带有特征的 Plackett-Luce 模型可识别时，其最大似然估计是一致的，并且该模型在合成数据和真实数据上具有较高的预
PDF4 years ago
有限混合物的广义混合和望远抽样
本研究探讨了基于贝叶斯框架的有限混合模型，提出了一种新的无需使用可逆跳转 MCMC 方法的先验分布和后验推断方法，即放缩采样器，并在多个数据集上进行了模型验证。
PDF4 years ago
提升变分推断
提出了一种新的算法 Boosting Variational Inference（BVI），它基于渐进的计算，能够捕捉多模态、一般后验协方差和非标准后面形状，并且使用一个更灵活的逼近族，包括所有可能的有限混合一个参数基础分布（例如高斯）。
PDF8 years ago
使用分段对数和指数不等式保证单变量混合体的 Kullback-Leibler 散度
该研究提出了一种快速通用的方法，可以对混合模型的熵、交叉熵和 KL 散度的闭合形式下限和上限进行算法生成。
PDF8 years ago
带有多个观测变量的潜变量结构模型参数可识别性
使用代数方法建立了鉴定隐藏类模型参数的一般方法，包括有限或非参数混合、隐藏马尔可夫模型和随机图混合模型，并且发现在参数化设置中，传统定义的可辨识性通常太强，在非参数设置中，受到限制的混合分布才能获得可识别性。
PDF16 years ago