Latent variabla modeller representerar sannolikhetstätheten av data i ett utrymme av flera dimensioner i form av ett mindre antal latenta, eller dolda, variabler. Ett välbekant exempel är faktoranalys, som bygger på en linjär omvandling mellan det latenta rummet och datautrymmet. I denna artikel introducerar vi en form av ickelinjär latent variabel modell som kallas den generativa topografiska kartläggningen, för vilken parametrarna i modellen kan bestämmas med hjälp av förväntan-maximization algoritm. GTM är ett principiellt alternativ till Kohonens allmänt använda självorganiserande karta (1982) och övervinner de flesta av de betydande begränsningarna i SOM. Vi demonstrerar GTM-algoritmens prestanda på ett leksaksproblem och simulerade data från flödesdiagnostik för en flerfasoljeledning.
Samma sak gäller dess probabilistiska motsvarighet, Generativ Topographic Mapping (GTM) REF.
GTM: The Generative Topographic Mapping
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}