Förväntning-Maximization (EM) algoritm är en kraftfull beräkningsteknik för att lokalisera maxima av funktioner. Det används i stor utsträckning i statistik för maximal sannolikhet eller maximum en efterhandsuppskattning i ofullständiga datamodeller. I vissa situationer är dock denna metod inte tillämplig eftersom förväntningssteget inte kan utföras i sluten form. För att ta itu med dessa problem införs en ny metod, Stochastic Catimation EM (SAEM), som består i att ersätta det förväntade steget av EM-algoritmen med en upprepning av ett stochastic approximationsförfarande. Konvergensen mellan SAEM-algoritmen fastställs på villkor som är tillämpliga på många praktiska situationer. Dessutom kan det bevisas att de attraktiva stationära punkterna i SAEM-algoritmen under milda ytterligare förhållanden motsvarar funktionens lokala maximum.
Stochastic approximation EM (SAEM, REF kombinerar en EM algoritm med en stochastic online inference förfarande.
Convergence of a Stochastic Approximation Version of the EM Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Annals of Statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}