변분 근사화 분포의 유도 및 변분 베이지안 가우시안 혼합 모델의 구현

이기성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이기성

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제9권 제5호

발행연도: 2008.10

수록면: 1,249 - 1,254 (6page)

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그래프 모델에서 가장 중요한 부분은 관찰 데이터가 주어진 상황에서 은닉 변수와 더불어 파라미터의 사후 확률 분포의 계산이다. 이 논문에서는 가우시안 혼합 모델에 대한 변분 베이지안 방법의 구현과 변분 근사화 분포의 분해 유도를 제안한다. 이 방법은 정보 검색이나 데이터 시각화와 같은 데이터 분석 등에 적용이 가능하다.

#EM algorithm #Gaussian mixture #variational Bayes

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1. [학술지(정기간행물)] - I. J. Myung / 2003 / Tutorial on maximum likelihood estimation / Journal of Mathematical Psychology 47 (1) : 90 ~ 100

2. [단행본] - Peter M. Lee / 2004 / Bayesian Statistics: An Introduction / Arnold Publication

3. [학술지(정기간행물)] - H. Attias / 1999 / Independent Factor Analysis / Neural Computations 11 : 803 ~ 851

4. [학술대회논문] - H. Attias / 1999 / Inferring Parameters and Structure of Latent Variable Models by Variational Bayes / In Proceedings of the Fifteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

5. [보고서] - D.J.C. Mackay / 1995 / Ensemble Learning and Evidence Maximization

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