J'essaie d'implémenter le modèle de mélange gaussien avec l'inférence variationnelle stochastique, à la suite de cet article . C'est le pgm du mélange gaussien. Selon l'article, l'algorithme complet d'inférence variationnelle stochastique est: Et je suis encore très confus de la méthode pour...
Je suis novice dans l'utilisation des GMM. Je n'ai pas pu trouver d'aide en ligne appropriée. Quelqu'un pourrait-il me fournir la bonne ressource sur "Comment décider si l'utilisation de GMM convient à mon problème?" ou en cas de problèmes de classification "Comment décider si je dois utiliser la...
Mon objectif est de voir que l'algorithme K-means est en fait un algorithme d'expectation-maximisation pour les mélanges gaussiens dans lequel toutes les composantes ont une covariance dans la limite comme .σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Supposons que nous ayons un ensemble de...
Dans les méthodes de clustering telles que K-means , la distance euclidienne est la métrique à utiliser. Par conséquent, nous calculons uniquement les valeurs moyennes au sein de chaque cluster. Et puis des ajustements sont effectués sur les éléments en fonction de leur distance à chaque valeur...
J'ai un ensemble de données contenant l'activité de l'utilisateur avec 168 dimensions, où je veux extraire des clusters en utilisant un apprentissage non supervisé. Il n'est pas évident pour moi d'utiliser une approche de modélisation de sujet dans l'allocation de Dirichlet latent (LDA) ou les...
Je travaille sur un modèle d'apprentissage de catégorie en ligne qui utilise la descente de gradient stochastique pour s'adapter à un modèle de mélange gaussien. Le modèle est basé sur le modèle d'apprentissage en ligne utilisé dans Toscano et McMurray (2010). Bien que la descente de gradient...
Soit f [x] un mélange gaussien pdf avec n termes de poids uniforme, signifie , et les variances correspondantes :{μ1,...,μn}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{σ1,...,σn}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\}
Nous étudions souvent le modèle de mélange gaussien comme un modèle utile dans l'apprentissage automatique et ses applications. Quelle est la signification physique de ce " mélange "? Est-il utilisé parce qu'un modèle de mélange gaussien modélise la probabilité d'un certain nombre de variables...