온라인 기대최대화
본 장은 EM 알고리즘의 제한적 재귀를 이용해 배치 EM의 수렴 한계를 극복하고, 대용량 혹은 실시간 데이터 스트림에 적용 가능한 온라인 EM 알고리즘을 제시한다. 모델 가정, 수렴 이론, 유한 혼합 모델 적용, 그리고 배치 최대우도 추정에의 활용까지 폭넓게 다룬다.
저자: Kerrie Mengersen, Mike Titterington, Christian P. Robert
본 장은 “온라인 기대최대화”라는 제목 아래, 전통적인 배치 EM 알고리즘의 한계를 짚고 이를 보완하는 온라인 EM 알고리즘을 체계적으로 소개한다.
1. **모델 및 가정**
저자는 관측값 \(Y_t\)와 잠재 변수 \(X_t\)가 결합된 완전 데이터 \((X_t,Y_t)\)를 갖는 일반적인 지수족 모델을 전제로 한다. 구체적으로 완전 데이터 밀도는
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