Diskriminativa latent-variabla modeller lärs vanligen med hjälp av EM eller gradient-baserad optimering, som lider av lokala optima. I detta dokument utvecklar vi en ny beräkningseffektiv och bevisligen konsekvent estimator för en blandning av linjär regression, ett enkelt exempel på en diskriminativ latentvariabel modell. Vår strategi bygger på en lågrankad linjär regression för att återställa en symmetrisk tensor, som kan faktoriseras in i parametrarna med hjälp av en tensor effektmetod. Vi visar konvergenshastigheter för vår estimator och ger en empirisk utvärdering som illustrerar dess styrkor i förhållande till lokal optimering (EM).
REF tar hänsyn till blandningar av linjära regressioner.
Spectral Experts for Estimating Mixtures of Linear Regressions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}