证据框架与自由能框架

• 作者: 袁泽剑 郑南宁 陆晓峰
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 支持向量机 支持向量回归 自由能 证据框架 自由能框架
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 167-170,174
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.02.015

摘要

在指出证据框架和自由能最小化方法等贝叶斯推理方法的局限性的前提下,通过对比证据框架的方法,提出了自由能框架的概念,将通常难以求解的自由能最小化过程分解成参数自由能最小化、超参数自由能最小化、模型参数自由能最小化等层次,在每个层次上调节参数、超参数、模型参数,使其后验分布与其真实分布之间的KL距最小,以使可变自由能逼近真实能自由能.同时,保持其他层次上的参数、超参数、模型参数固定不变,以简化贝叶斯前馈神经网络的参数估计.应用自由能框架,对通常较难求解的贝叶斯支持向量回归机器的参数与超参数进行估计,推导出相应的计算公式,并验证了该方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑南宁	西安交通大学电子与信息工程学院	188	3039	29.0	46.0
2	袁泽剑	西安交通大学电子与信息工程学院	19	758	10.0	19.0
3	陆晓峰	西安交通大学电子与信息工程学院	2	7	2.0	2.0