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Vector εアルゴリズムによるEMアルゴリズムの収束の加速化とその改良

机译:矢量ε算法加速EM算法的收敛及其改进

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摘要

EMアルゴリズムは,欠測を含む観測データから最尤推定値を求める反復法として広く用いられており,収束の安定性,適用モデルの汎用性,さらにプロダラミングの容易性などの優れた性質を有している.その一方で,収束の遅さが弱点として指摘されてきた.これは,EMアルゴリズムが線形収束することによる.線形収束する反復法から生成されるべクトル列の収束を加速する方法として補外法があり,その1つにvectorεアルゴリズムがある.本論文では,vectorεアルゴリズムによりEMアルゴリズムの収束を加速するε-accelerated EM ァルゴリズムと,この加速法にre-starting stepを組み込むことで収束スピ一ドの改善を図るεR-accelerated EMアルゴリズムを示す.数値実験により,これらの加速アルゴリズムの性能を比較•検証する.
机译:EM算法广泛用作获得包括缺失的观察数据的最大似然估计的迭代方法,并且具有优异的性能,例如收敛的稳定性,应用模型的多功能性,以及易于轻松的性。另一方面,延迟在收敛中被指出为弱点。这是由于通过线性收敛的EM算法。如何加速从线性会聚产生的与列的与柱的收敛重复,是一种外推方法作为推断方法,即矢量ε算法。在本文中,我们通过将重新启动步骤结合来加速EM算法的再启动算法的收敛。指示改善SPP的εr-加速的EM算法。这些加速算法的数值实验比较了这些加速算法的比较。

著录项

  • 来源
    《計算機統計学》 |2017年第2期|131-143|共13页
  • 作者

    黒田正博;

  • 作者单位

    岡山理科大学経営学部〒700-0005岡山県岡山巿北区理大町1-1;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
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