Abstract-I detta brev presenterar vi en enhetlig Bayesian inference ram för generaliserade linjära modeller (GLM) som iterativt minskar GLM problemet till en sekvens av standard linjära modell (SLM) problem. Detta ramverk ger nya perspektiv på några etablerade GLM-algoritmer härledda från SLM-algoritmer och föreslår även nya tillägg för vissa andra SLM-algoritmer. Särskilda fall som beskrivs i detta ramverk är GLM-versionerna av ungefärligt meddelande som passerar (AMP), vektor-AMP (VAMP) och sparse Bayesian learning (SBL). Det är bevisat att den resulterande GLM-versionen av AMP är likvärdig med den välkända generaliserade ungefärliga meddelande passerar (GAMP). Numeriska resultat för 1-bitars kvantiserad komprimerad avkänning (CS) visar effektiviteten i detta enhetliga ramverk. Index Terms-Generalized linjär modeller (GLM), meddelande passerar algoritmer, sparse Bayesian learning (SBL), komprimerad avkänning (CS).
Xiangming Meng m.fl. presenterade en enhetlig Bayesian inference ram för generaliserade linjära modeller (GLM), som iterativt minskade GLM-problemet till en sekvens av standard linjär modell (SLM) problem REF.
A Unified Bayesian Inference Framework for Generalized Linear Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}