最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法

刘浩然; 张力悦; 苏昭玉; 张赟; 张磊

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最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法

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针对贝叶斯变分推理收敛精度低和搜索过程中易陷入局部最优的问题,该文基于模拟退火理论(SA)和最大期望理论(EM),考虑变分推理过程中初始先验对最终结果的影响和变分自由能的优化效率问题,构建了双重EM模型学习变分参数的初始先验,以降低初始先验的敏感性,同时构建逆温度参数改进变分自由能函数,使变分自由能在优化过程得到有效控制,并提出一种基于最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法.该文使用收敛性准则理论分析算法的收敛性,利用所提算法对一个混合高斯分布实例进行实验仿真,实验结果表明该算法具有较优的收敛结果.

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来源
《电子与信息学报》|2021年第7期|2046-2054|共9页
作者
刘浩然; 张力悦; 苏昭玉; 张赟; 张磊;
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作者单位

燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛 066004;

河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛 066004;

燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛 066004;

河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛 066004;

燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛 066004;

河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛 066004;

北京市机电研究院北京 100027;

北京市机电研究院北京 100027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
贝叶斯变分推理; 模拟退火; 最大期望; 逆温度参数;
入库时间 2022-08-20 06:55:57

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