Dynamic Clustering Algorithms via Small-Variance Analysis of Markov Chain Mixture Models

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

analysis of ruin probability for insurance companies using markov chain

در این پایان نامه نشان داده ایم که چگونه می توان مدل ریسک بیمه ای اسپیرر اندرسون را به کمک زنجیره های مارکوف تعریف کرد. سپس به کمک روش های آنالیز ماتریسی احتمال برشکستگی ، میزان مازاد در هنگام برشکستگی و میزان کسری بودجه در زمان وقوع برشکستگی را محاسبه کرده ایم. هدف ما در این پایان نامه بسیار محاسباتی و کاربردی تر از روش های است که در گذشته برای محاسبه این احتمال ارائه شده است. در ابتدا ما نشا...

15 صفحه اول

Small-Variance Asymptotics for Hidden Markov Models

Small-variance asymptotics provide an emerging technique for obtaining scalable combinatorial algorithms from rich probabilistic models. We present a smallvariance asymptotic analysis of the Hidden Markov Model and its infinite-state Bayesian nonparametric extension. Starting with the standard HMM, we first derive a “hard” inference algorithm analogous to k-means that arises when particular var...

متن کامل

Markov chain models of parallel genetic algorithms

Implementations of parallel genetic algorithms (GAs) with multiple populations are common, but they introduce several parameters whose effect on the quality of the search is not well understood. Parameters such as the number of populations, their size, the topology of communications, and the migration rate have to be set carefully to reach adequate solutions. This paper presents models that pre...

متن کامل

MMVar: Clustering Uncertain Objects via Minimization of the Variance of Cluster Mixture Models

A major issue in clustering uncertain objects is related to the poor efficiency of existing algorithms, which is mainly due to expensive computation of the distance between uncertain objects. This paper discusses how we addressed this issue through an original formulation of the problem of clustering uncertain objects based on the minimization of the variance of the mixture models that represen...

متن کامل

Small-Variance Asymptotics for Exponential Family Dirichlet Process Mixture Models

Sampling and variational inference techniques are two standard methods for inference in probabilistic models, but for many problems, neither approach scales effectively to large-scale data. An alternative is to relax the probabilistic model into a non-probabilistic formulation which has a scalable associated algorithm. This can often be fulfilled by performing small-variance asymptotics, i.e., ...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

سال: 2019

ISSN: 0162-8828,2160-9292,1939-3539

DOI: 10.1109/tpami.2018.2833467