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基于拉普拉斯方法的大规模高斯过程分类算法
基于拉普拉斯方法的大规模高斯过程分类算法
作者:
李厚杰
贺建军
马彪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
大规模数据分类
高斯过程模型
拉普拉斯方法
变分方法
摘要:
基于KL散度的大规模变分高斯过程分类算法(KLSP)需要同时对诱导变量的均值向量和协方差矩阵进行优化,这会给模型求解带来一定的挑战.基于拉普拉斯方法建立一种改进算法:首先为诱导变量的后验分布构造一个易于计算的下界;然后利用拉普拉斯方法计算该下界的一个高斯逼近作为诱导变量的后验分布函数的近似表达式,将问题转换为一个只与均值向量有关的凸优化问题,从而降低了模型的求解难度.仿真实验结果表明,所提出的改进算法在速度和精度上都较原始算法有了明显提高.
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文献信息
篇名
基于拉普拉斯方法的大规模高斯过程分类算法
来源期刊
控制与决策
学科
工学
关键词
大规模数据分类
高斯过程模型
拉普拉斯方法
变分方法
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
短文
研究方向
页码范围
1319-1324
页数
6页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.13195/j.kzyjc.2016.0492
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李厚杰
大连民族大学信息与通信工程学院
19
40
3.0
5.0
2
马彪
大连民族大学信息与通信工程学院
16
35
3.0
5.0
3
贺建军
大连民族大学信息与通信工程学院
15
37
4.0
5.0
传播情况
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二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
大规模数据分类
高斯过程模型
拉普拉斯方法
变分方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制与决策
主办单位:
东北大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-0920
CN:
21-1124/TP
开本:
大16开
出版地:
沈阳东北大学125信箱
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
总被引数(次)
141238
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