論文の概要: Gaussian Mixture Reduction with Composite Transportation Divergence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08410v4
- Date: Fri, 6 Oct 2023 04:33:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 17:41:18.207585
- Title: Gaussian Mixture Reduction with Composite Transportation Divergence
- Title（参考訳）: 複合輸送ダイバージェンスを用いたガウス混合低減
- Authors: Qiong Zhang, Archer Gong Zhang, Jiahua Chen
- Abstract要約: 複合輸送分散(CTD)に基づく新しい最適化型GMR法を提案する。
我々は,還元混合物を計算し,その理論的収束を確立するための最大化最小化アルゴリズムを開発した。
統合されたフレームワークにより、CTDの最も適切なコスト関数を選択して、優れたパフォーマンスを実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.687740538194413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gaussian mixtures are widely used for approximating density functions in
various applications such as density estimation, belief propagation, and
Bayesian filtering. These applications often utilize Gaussian mixtures as
initial approximations that are updated recursively. A key challenge in these
recursive processes stems from the exponential increase in the mixture's order,
resulting in intractable inference. To overcome the difficulty, the Gaussian
mixture reduction (GMR), which approximates a high order Gaussian mixture by
one with a lower order, can be used. Although existing clustering-based methods
are known for their satisfactory performance and computational efficiency,
their convergence properties and optimal targets remain unknown. In this paper,
we propose a novel optimization-based GMR method based on composite
transportation divergence (CTD). We develop a majorization-minimization
algorithm for computing the reduced mixture and establish its theoretical
convergence under general conditions. Furthermore, we demonstrate that many
existing clustering-based methods are special cases of ours, effectively
bridging the gap between optimization-based and clustering-based techniques.
Our unified framework empowers users to select the most appropriate cost
function in CTD to achieve superior performance in their specific applications.
Through extensive empirical experiments, we demonstrate the efficiency and
effectiveness of our proposed method, showcasing its potential in various
domains.
- Abstract（参考訳）: ガウス混合は密度推定、信念伝播、ベイズフィルタリングなどの様々な応用において密度関数の近似に広く用いられている。
これらの応用はしばしば、再帰的に更新される初期近似としてガウス混合を用いる。
これらの再帰過程における重要な課題は、混合物の位数が指数関数的に増加することに起因する。
この難しさを克服するために、高次ガウス混合を低次で近似したガウス混合還元(GMR)を用いることができる。
クラスタリングに基づく手法は, 良好な性能と計算効率で知られているが, 収束特性と最適ターゲットはいまだ不明である。
本稿では,複合輸送分散(CTD)に基づく新しい最適化に基づくGMR法を提案する。
我々は,還元混合物を計算し,一般条件下での理論収束を確立するための一般化最小化アルゴリズムを開発した。
さらに,既存のクラスタリングベース手法の多くが,最適化ベース手法とクラスタリングベース手法のギャップを効果的に橋渡ししていることを示す。
当社のunified frameworkは,ctdの最も適切なコスト関数を選択して,特定のアプリケーションで優れたパフォーマンスを実現するためのものです。
実験により,提案手法の効率性と有効性を実証し,様々な領域においてその可能性を示す。
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