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基于深度高斯过程的多元类别数据分布估计
1
作者
刘姝君
李艳婷
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期160-166,共7页
多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据之间的相似性,构建多元类别数据的线性高斯隐变量模型和类别隐高斯过程(CLGP)。在CLGP模型基础上,建立小...
多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据之间的相似性,构建多元类别数据的线性高斯隐变量模型和类别隐高斯过程(CLGP)。在CLGP模型基础上,建立小样本多元类别数据分布估计的多元类别深度隐高斯过程模型,并结合蒙特卡洛采样的变分推断方法对模型进行参数优化。实验结果表明,与CLGP模型相比,该模型分布估计精确度有所提升。
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关键词
多元类别数据
生成式模型
深度高斯过程
无监督学习
变分推断
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职称材料
题名
基于深度高斯过程的多元类别数据分布估计
1
作者
刘姝君
李艳婷
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期160-166,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目"多元复杂时空数据建模与监控方法研究"(71672109)
文摘
多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据之间的相似性,构建多元类别数据的线性高斯隐变量模型和类别隐高斯过程(CLGP)。在CLGP模型基础上,建立小样本多元类别数据分布估计的多元类别深度隐高斯过程模型,并结合蒙特卡洛采样的变分推断方法对模型进行参数优化。实验结果表明,与CLGP模型相比,该模型分布估计精确度有所提升。
关键词
多元类别数据
生成式模型
深度高斯过程
无监督学习
变分推断
Keywords
multivariate categorical data
generative model
Deep Gaussian Process(DGP)
unsupervised learning
variational inference
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度高斯过程的多元类别数据分布估计
刘姝君
李艳婷
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
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