Vi presenterar en trädstrukturerad arkitektur för övervakad inlärning. Den statistiska modell som ligger till grund för arkitekturen är en hierarkisk blandningsmodell där både blandningskoefficienterna och blandningskomponenterna är generaliserade linjära modeller (GLIM:s). Lärande behandlas som en maximal sannolikhet problem; i synnerhet, vi presenterar en Förväntning-Maximization (EM) algoritm för att justera parametrarna i arkitekturen. Vi utvecklar också en online-inlärningsalgoritm där parametrarna uppdateras stegvis. Jämförande simuleringsresultat presenteras inom robotdynamiken.
I REF föreslås en hierarkisk blandning av experter, där en probabilistisk formulering av experterna utbildas med hjälp av en EM-algoritm.
Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}