MAP approximation to the variational Bayes Gaussian mixture model and application
The learning of variational inference can be widely seen as first estimating the class assignment variable and then using it to estimate parameters of the mixture model. The estimate is mainly performed by computing the expectations of the prior models. However, learning is not exclusive to expectat...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lim, Kart-Leong, Wang, Han |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/138544 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
VARIATIONAL BAYES METHODS IN GAUSSIAN PROCESS REGRESSION
بواسطة: MENSAH DAVID KWAMENA
منشور في: (2016) -
Regression density estimation with variational methods and stochastic approximation
بواسطة: Nott, D.J., وآخرون
منشور في: (2014) -
Variational Approximation for Complex Regression Models
بواسطة: TAN SIEW LI, LINDA
منشور في: (2013) -
Assessment of Expressway Traffic Safety Using Gaussian Mixture Model based on Time to Collision
بواسطة: Jin, S., وآخرون
منشور في: (2014) -
Translation initiation sites prediction with mixture Gaussian models in human cDNA sequences
بواسطة: Li, G., وآخرون
منشور في: (2013)