Fugu-MT 論文翻訳(概要): Algorithme EM r\'egularis\'e

論文の概要: Algorithme EM r\'egularis\'e

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01955v1
Date: Tue, 4 Jul 2023 23:19:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-06 15:31:55.118412
Title: Algorithme EM r\'egularis\'e
Title（参考訳）: アルゴリズムEM r'egularis\'e
Authors: Pierre Houdouin and Matthieu Jonkcheere and Frederic Pascal
Abstract要約: 本稿では,より少ないサンプルサイズに対応するために,事前知識を効率的に活用するEMアルゴリズムの正規化バージョンを提案する。実データを用いた実験では,クラスタリングのための提案アルゴリズムの性能が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Expectation-Maximization (EM) algorithm is a widely used iterative algorithm for computing maximum likelihood estimate when dealing with Gaussian Mixture Model (GMM). When the sample size is smaller than the data dimension, this could lead to a singular or poorly conditioned covariance matrix and, thus, to performance reduction. This paper presents a regularized version of the EM algorithm that efficiently uses prior knowledge to cope with a small sample size. This method aims to maximize a penalized GMM likelihood where regularized estimation may ensure positive definiteness of covariance matrix updates by shrinking the estimators towards some structured target covariance matrices. Finally, experiments on real data highlight the good performance of the proposed algorithm for clustering purposes
Abstract（参考訳）: expectation-Maximization (EM) アルゴリズムはガウス混合モデル(GMM)を扱う際の最大推定値を計算するために広く用いられている反復アルゴリズムである。サンプルサイズがデータ次元よりも小さい場合、これは特異もしくは条件の悪い共分散行列となり、結果として性能が低下する可能性がある。本稿では,より少ないサンプルサイズに対応するために,事前知識を効率的に活用するEMアルゴリズムの正規化バージョンを提案する。本手法は,正規化推定が共分散行列更新の正定性を保証するペナルティ化gmmの確率を最大化することを目的としている。最後に, 実データを用いた実験では, 提案アルゴリズムの性能向上を強調する。

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