Att integrera generativa modeller och diskriminerande modeller i ett hybridsystem har visat sig vara en framgång när det gäller att erkänna uppgifter. I ett sådant system används generativa modeller för att härleda funktionskartor för att mata ut en uppsättning funktioner med fast längd som används av diskriminerande modeller för att utföra klassificering. I detta dokument presenterar vi en metod, kallad bakre divergens, för att härleda funktionskartor från logsannolikhetsfunktionen underförstådd i den inkrementella förväntanmaximeringsalgoritmen. Dessa kartor utvärderar ett prov i tre kompletterande åtgärder: 1) hur mycket provet påverkar modellen; 2) hur väl provet passar modellen; 3) hur osäker passformen är. Vi bevisar att den linjära klassificeringen felfrekvensen med hjälp av resultaten från de härledda funktionskartorna är minst lika låg som den för insticksberäkning. Vi presenterar effektiva algoritmer för beräkning av dessa funktionskartor för halvövervakat lärande och övervakat lärande. Vi utvärderar den föreslagna metoden på tre typiska tillämpningar, d.v.s. Scenigenkänning, klassificering av ansikte och ansikte och analys av proteinsekvenser samt visa förbättringar av relaterade metoder.
Alternativ skillnad (PD) REF ) härleder en uppsättning övergripande åtgärder som är relaterade till både FS och FESS.
Hybrid generative-discriminative classification using posterior divergence
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}