Abstract-I detta papper, utvecklar vi en ny variant Bayesian inlärningsmetod för Dirichlet processen (DP) blandning av inverterade Dirichlet distributioner, som har visat sig vara mycket flexibel för modellering vektorer med positiva element. Den nyligen föreslagna utvidgade ramen för variationsinferens (EVI) antas för att få fram en analytiskt dragbar lösning. Konvergensen hos den föreslagna algoritmen garanteras teoretiskt genom att man inför en enda nedre gräns i förhållande till den ursprungliga objektiva funktionen i EVI-ramen. I princip kan den föreslagna modellen ses som en oändlig inverterad Dirichlet blandningsmodell som gör det möjligt att automatiskt bestämma antalet blandningskomponenter från data. Därför har problemet med att på förhand bestämma det optimala antalet blandningskomponenter övervunnits. Dessutom undviks problemen med överbemanning och underbemanning genom den bayesiska skattningsmetoden. Jämfört med flera nyligen föreslagna DP-relaterade metoder och konventionella tillämpade metoder har den föreslagna metodens goda prestanda och effektivitet visats med både syntetiserade data och verkliga datautvärderingar.
Mamma och Al. REF presenterade en ny metod baserad på variationsbaserad Bayesian inlärningsmetod, och uppnådde VOLUME 6, 2018 flexibel prestanda för modellering vektor med positiva element på Dirichlet process blandning av de inverterade Dirichlet distributioner.
Variational Bayesian Learning for Dirichlet Process Mixture of Inverted Dirichlet Distributions in Non-Gaussian Image Feature Modeling
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}