生成模型中隐变量结构选择方法研究

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摘要

1 绪论

1．1课题背景及意义

1．2国内外研究现状

1．3本文主要工作

1．3．1研究内容

1．3．2结构安排

1．4本章小结

2生成模型

2．1概述

2．2高斯混合模型和EM算法

2．2．1模型形式定义

2．2．2EM算法

2．2．3最短描述长度准则

2．2．4存在的问题

2．3．1模型定义

2．3．2改进工作

2．4图像语义标注

2．4．1 Gaussian-Multinomial Mixture Model

2．4．2 Latent Dirichlet Allocation

2．5本章小结

3 基于KS检验的高斯混合模型分裂与合并算法

3．1概述

3．2KS检验

3．3KSGMM算法

3．4实验与分析

3．4．1实验环境

3．4．2实验一

3．4．3实验二

3．4．4实验小结

3．5本章小结

4混合变分自编码

4．1概述

4．2混合变分自编码

4．2．1生成模型

4．2．2变分下界

4．2．3优化求解

4．3．1实验环境

4．3．2生成子模型个数

4．3．3生成似然

4．3．4隐变量空间

4．4本章小结

5隐高斯-多项生成模型

5．1概述

5．2隐高斯-多项混合模型

5．2．1生成模型

5．2．2随机梯度变分贝叶斯

5．3实验与分析

5．3．1自动图像标注

5．3．2似然表现

5．4本章小结

6总结与展望

6．1工作总结

6．2研究展望

参考文献

8攻读硕士学位期间论文发表情况

致谢