Gaussカーネルを持つDirichletプロセス混合モデルのための分散行列優先【JST・京大機械翻訳】

Jing Wei; Papathomas Michail; Liverani Silvia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221409785132 整理番号：22P0286558

Gaussカーネルを持つDirichletプロセス混合モデルのための分散行列優先【JST・京大機械翻訳】

Variance matrix priors for Dirichlet process mixture models with Gaussian kernels

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発行年： 2022年02月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Dirichletプロセス混合モデル(DPMM)は,密度推定とクラスタリングのために広く使われているBayesノンパラメトリックアプローチである。本論文では,Gaussカーネルを採用したときの分散または精度行列に対する事前選択を研究した。典型的には,関連する文献において,混合モデルの評価は,単に手の寸法の空間における観察を考慮することによって行われる。代わりに,20次元までの空間において,より高い次元のより現実的な問題に関する。問題の次元が増加するにつれ,事前の選択がますます重要になることを観測した。より高い次元の問題における標準事前の特定の望ましくない特性を同定した後に,著者らは,可能な代替の事前のレビューと実装を行った。MCMCサンプラの収束に影響する他の因子と同様に,最も有望な先物を同定した。著者らの結果は,事前の選定が信頼できる事後推論を導くために重要であることを示した。この原稿は,それらの実施のための詳細なガイドラインで,可能な先物に対する完全な概観と比較研究を提供する。本研究はクラスタリングにおけるDPMMの使用に焦点を合わせるが,密度推定にも適用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , パターン認識 , 図形・画像処理一般 , システム・制御理論一般

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