論文の概要: Bayesian Deep ICE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17058v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 18:18:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 18:40:56.015808
- Title: Bayesian Deep ICE
- Title（参考訳）: ベイジアンディープICE
- Authors: Jyotishka Datta, Nicholas G. Polson,
- Abstract要約: ディープインディペンデントコンポーネント推定(DICE)は、機能エンジニアリング抽出法として、現代の機械学習に多くの応用がある。
本稿では,予測最大化(EM)とマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムによる全後方サンプリングによる両点推定が可能な,独立成分分析の潜在変数表現を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4987670632802289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep Independent Component Estimation (DICE) has many applications in modern day machine learning as a feature engineering extraction method. We provide a novel latent variable representation of independent component analysis that enables both point estimates via expectation-maximization (EM) and full posterior sampling via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. Our methodology also applies to flow-based methods for nonlinear feature extraction. We discuss how to implement conditional posteriors and envelope-based methods for optimization. Through this representation hierarchy, we unify a number of hitherto disjoint estimation procedures. We illustrate our methodology and algorithms on a numerical example. Finally, we conclude with directions for future research.
- Abstract（参考訳）: ディープインディペンデントコンポーネント推定(DICE)は、機能エンジニアリング抽出法として、現代の機械学習に多くの応用がある。
本稿では,予測最大化(EM)とマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムによる全後方サンプリングによる両点推定が可能な,独立成分分析の潜在変数表現を提案する。
また,非線形特徴抽出のためのフローベース手法にも適用した。
本稿では,条件付き後部法とエンベロープ法を用いて最適化を行う方法について論じる。
この表現階層を通じて、多くの非結合推定手順を統一する。
数値的な例で方法論とアルゴリズムを解説する。
最後に,今後の研究の方向性について述べる。
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