专家乘积系统的原理及应用

摘要：

对于相同的一组观察数据,总能找到一些独立的低维专家模型,这些模型只满足对数据的一种约束条件,对于满足这种约束条件的数据,独立模型可以产生较高的概率分布.可以用独立模型概率相乘的方法组合它们,经重新规范化后,形成一个新的高维模型.称这样的系统为专家乘积系统(Product of Experts).混合高维模型在学习的过程中,利用吉布斯采样和KL偏差的方法,使高维模型获得更理想的概率分布.实验证明,在手写体识别等领域,专家乘积系统是一种非常有效的方法.

关键词：专家乘积、玻耳兹曼机、吉布斯采样、手写体识别

所属期刊栏目：23

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：208-211