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【24h】

Dual form back propagation on the EM algorithm

机译:双重形成EM算法上的传播

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摘要

Vladimir N. Vapnik. (1998) pointed out that maxlikelihood functions in EM algorithms are just a special risk function. Based on this opinion, a novel EM algorithm uses a risk function differ with maxlikelihood functions, in stead, a risk formula based on the least square method is used. The gradient descending approach should be used in such kind approaches. Such kind EM algorithms can estimate the parameters of a random model from both labeled and unlabeled samples, and are suitable for semi-supervised learning.
机译:弗拉基米尔N. Vapnik。 (1998)指出,EM算法中的Maxlikelihi函数只是特殊的风险功能。基于这种看法,新颖的EM算法使用风险函数与Maxlikelihie函数不同,在替代中,使用基于最小二乘法的风险公式。梯度下降方法应以这种方法使用。这种eM算法可以估计从标记和未标记的样本中的随机模型的参数,并且适用于半监督学习。

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