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自然语言处理中主题模型的发展 被引量:233
1
作者 徐戈 王厚峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1423-1436,共14页
主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者... 主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者从主题模型的起源隐性语义索引出发,对概率隐性语义索引以及LDA等在主题模型发展中的重要阶段性工作进行了介绍和分析,着重描述这些工作之间的关联性.LDA作为一个概率生成模型,很容易被扩展成其它形式的概率模型.作者对由LDA派生出的各种模型作了粗略分类,并选择了各类的代表性模型简单介绍.主题模型中最重要的两组参数分别是各主题下的词项概率分布和各文档的主题概率分布,作者对期望最大化算法在主题模型参数估计中的使用进行了分析,这有助于更深刻理解主题模型发展中各项工作的联系. 展开更多
关键词 自然语言处理 主题模型 隐性语义索引 LDA 期望最大化算法 gibbs采样
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受限波尔兹曼机 被引量:102
2
作者 张春霞 姬楠楠 王冠伟 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期159-173,共15页
受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型,层间全连接,层内无连接.近年来,随着RBM的快速学习算法一对比散度的出现,机器学习界掀起了研究RBM理论及应用的热潮.实... 受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型,层间全连接,层内无连接.近年来,随着RBM的快速学习算法一对比散度的出现,机器学习界掀起了研究RBM理论及应用的热潮.实践表明,RBM是一种有效的特征提取方法,用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力,堆叠多个RBM组成的深度信念网络能提取更抽象的特征.鉴于RBM的优点及其在深度学习中的广泛应用,本文对RBM的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍,最后探讨了RBM在未来值得研究的方向. 展开更多
关键词 机器学习 深度学习 受限波尔兹曼机 对比散度 gibbs采样
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基于BIC准则和Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法 被引量:24
3
作者 刘伟峰 杨爱兰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第A03期134-139,共6页
针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIC准则和Gibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则(BIC)指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯... 针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIC准则和Gibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则(BIC)指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯混合分布为例,分别利用具有不同个数的分布模型拟合观测数据,分析表明,该算法能够很好地学习混合高斯分布参数及个数. 展开更多
关键词 BIC准则 gibbs采样 无监督学习 有限混合模型
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基于动态Gibbs采样的RBM训练算法研究 被引量:16
4
作者 李飞 高晓光 万开方 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期931-942,共12页
目前大部分受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machines,RBMs)训练算法都是以多步Gibbs采样为基础的采样算法.本文针对多步Gibbs采样过程中出现的采样发散和训练速度过慢的问题,首先,对问题进行实验描述,给出了问题的具体形式;然后,... 目前大部分受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machines,RBMs)训练算法都是以多步Gibbs采样为基础的采样算法.本文针对多步Gibbs采样过程中出现的采样发散和训练速度过慢的问题,首先,对问题进行实验描述,给出了问题的具体形式;然后,从马尔科夫采样的角度对多步Gibbs采样的收敛性质进行了理论分析,证明了多步Gibbs采样在受限玻尔兹曼机训练初期较差的收敛性质是造成采样发散和训练速度过慢的主要原因;最后,提出了动态Gibbs采样算法,给出了对比仿真实验.实验结果表明,动态Gibbs采样算法可以有效地克服采样发散的问题,并且能够以微小的运行时间为代价获得更高的训练精度. 展开更多
关键词 受限玻尔兹曼机 gibbs采样 采样算法 马尔科夫理论
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基于LDA的双通道在线主题演化模型 被引量:15
5
作者 曹建平 王晖 +2 位作者 夏友清 乔凤才 张鑫 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2877-2886,共10页
网络舆情分析中需要处理大量时效性较强的文本数据流.针对在线时效性较强的文本数据流,提出基于LDA(Latent Dirichlet allocation)的双通道在线主题演化模型(Bi-path evolution online-LDA,BPE-OLDA),在下一时间片生成文本时考虑文本的... 网络舆情分析中需要处理大量时效性较强的文本数据流.针对在线时效性较强的文本数据流,提出基于LDA(Latent Dirichlet allocation)的双通道在线主题演化模型(Bi-path evolution online-LDA,BPE-OLDA),在下一时间片生成文本时考虑文本的内容遗传和强度遗传,很好地模拟了人在生成时效性较强的文本时的特征.估算模型参数时对Gibbs采样算法进行了简化,实验证明,使用简化后的在线Gibbs重采样算法,BPE-OLDA模型在提取时效性较强的文本数据流的主题方面具有明显的效果. 展开更多
关键词 时效性 强度遗传 gibbs采样 LDA模型
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基于Gibbs采样的贝叶斯多目标高分辨方位估计 被引量:7
6
作者 孙毅 刘科伟 +1 位作者 黄建国 褚福照 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第12期36-38,共3页
讨论了一种利用Gibbs采样方法的贝叶斯多目标高分辨定向新方法(BDGS),给出了这种贝叶斯定向新方法的推导过程。该方法将一种新方法Gibbs采样应用于贝叶斯高分辨方法的计算过程。新方法不仅具有贝叶斯多目标高分辨定向方法的优越性能,而... 讨论了一种利用Gibbs采样方法的贝叶斯多目标高分辨定向新方法(BDGS),给出了这种贝叶斯定向新方法的推导过程。该方法将一种新方法Gibbs采样应用于贝叶斯高分辨方法的计算过程。新方法不仅具有贝叶斯多目标高分辨定向方法的优越性能,而且还降低了原贝叶斯方法计算的复杂程度。并在最后给出了新方法的性能分析,与MUSIC(子空间法)和MLE(最大似然法)的比较结果表明新方法有更高的分辨率,在低信噪比情况下性能也较好。 展开更多
关键词 gibbs采样 多目标高分辨方位估计 贝叶斯方法
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基于切片采样的风力发电并网系统概率潮流计算 被引量:9
7
作者 张晓英 王琨 张蜡宝 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期100-106,共7页
在基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟法的概率潮流计算方法中,被广泛应用的Gibbs采样算法需要进行大量复杂的迭代运算才能得到较精确的计算结果。针对该算法的缺陷,提出基于切片采样(slice sampling)算法的MCMC方法,并应用于风力发电并... 在基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟法的概率潮流计算方法中,被广泛应用的Gibbs采样算法需要进行大量复杂的迭代运算才能得到较精确的计算结果。针对该算法的缺陷,提出基于切片采样(slice sampling)算法的MCMC方法,并应用于风力发电并网系统概率潮流计算中。首先,采用加权高斯混合分布(WGMD)对风电场出力进行建模;然后,通过切片采样算法对风电场出力的概率分布进行采样,从而构建出风电场出力的样本空间;最后,对样本空间中的每组采样点进行潮流计算,并在含有风电模型的IEEE 39节点系统中与Gibbs采样算法得到的结果进行比较。结果表明:切片采样算法能够显著提高传统MCMC方法的计算准确度;同时,在与Gibbs算法采样迭代次数相同的情况下,切片采样算法所生成的马尔科夫链可以更快、更稳定地收敛于平稳分布。 展开更多
关键词 风电并网 概率潮流 切片采样 gibbs采样 马尔科夫链蒙特卡洛模拟法
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基于切片反射采样的风电并网系统可用输电能力概率风险评估 被引量:8
8
作者 张晓英 贾磊 +2 位作者 王琨 张蜡宝 陈伟 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期25-31,共7页
如何全面地考虑风电功率的波动性和随机性,提高风电场出力概率分布采样的速度及精度,进而有效评估可用输电能力(ATC)成为亟待解决的问题。为此,提出基于切片反射采样(RSS)的改进方法对风电并网系统的ATC进行概率风险评估。对风电场出力... 如何全面地考虑风电功率的波动性和随机性,提高风电场出力概率分布采样的速度及精度,进而有效评估可用输电能力(ATC)成为亟待解决的问题。为此,提出基于切片反射采样(RSS)的改进方法对风电并网系统的ATC进行概率风险评估。对风电场出力进行优化建模,利用RSS对模型进行采样并构建样本空间,将样本值代入潮流方程进行最优潮流计算,并对ATC评估指标进行统计分析。含有风电场模型的IEEE 30节点系统仿真结果表明,与常规Gibbs采样算法相比,所提方法在确保计算效率的同时显著提高了采样方法的准确度。 展开更多
关键词 风电并网 风电场 可用输电能力 切片反射采样 gibbs采样 加权高斯混合分布 风险评估
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基于Gibbs采样与概率分布估计的移动云数据存储 被引量:8
9
作者 李又玲 常致全 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期13-19,共7页
为提高移动云数据存储远程服务器的计算和存储能力,提出一种改进的移动云数据存储算法。利用表决数据分配和表决数据处理框架,构建考虑节点失效概率的重采样期望传播时间计算模型,并建立整合能源效率和容错性的表决动态网络。采用概率... 为提高移动云数据存储远程服务器的计算和存储能力,提出一种改进的移动云数据存储算法。利用表决数据分配和表决数据处理框架,构建考虑节点失效概率的重采样期望传播时间计算模型,并建立整合能源效率和容错性的表决动态网络。采用概率分布估计对动态网络模型进行存储路径优化,应用Gibbs采样解决分布估计的样本数据高维耦合和无监督训练问题。实验结果表明,与贪心算法、随机放置算法和分布估计算法相比,该算法具有更高的能源效率和存储可靠性。 展开更多
关键词 gibbs采样 分布估计 采样 移动云 数据存储
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基于多隐层Gibbs采样的深度信念网络训练方法 被引量:8
10
作者 史科 陆阳 +2 位作者 刘广亮 毕翔 王辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期975-984,共10页
深度信念网络(Deep belief network, DBN)作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)层自底向上逐层进行的贪婪预训练... 深度信念网络(Deep belief network, DBN)作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)层自底向上逐层进行的贪婪预训练,使得每层的重构误差最小,这个阶段是无监督的;随后再对整体的权值使用有监督的反向传播方法进行精调.本文提出了一种新的DBN训练方法,通过多隐层的Gibbs采样,将局部RBM层组合,并在原有的逐层预训练和整体精调之间进行额外的预训练,有效地提高了DBN的精度.本文同时比较了多种隐层的组合方式,在MNIST和ShapeSet以及Cifar10数据集上的实验表明,使用两两嵌套组合方式比传统的方法错误率更低.新的训练方法可以在更少的神经元上获得比以往的训练方法更好的准确度,有着更高的算法效率. 展开更多
关键词 深度信念网络 受限玻尔兹曼机 gibbs采样 对比散度
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基于贝叶斯方法的突发水污染事件溯源研究 被引量:7
11
作者 孙策 李传奇 +2 位作者 白冰 杨圭 王茜 《中国农村水利水电》 北大核心 2020年第8期71-75,81,共6页
为快速对突发性水污染事件进行溯源,求得污染物的排放位置、排放量及排放时间,提出一种基于贝叶斯(Bayesian)和马尔科夫蒙特卡洛方法(MCMC)的污染源信息反演算法。基于Bayesian-MCMC方法可在已知污染源先验信息的基础上,构造似然函数,... 为快速对突发性水污染事件进行溯源,求得污染物的排放位置、排放量及排放时间,提出一种基于贝叶斯(Bayesian)和马尔科夫蒙特卡洛方法(MCMC)的污染源信息反演算法。基于Bayesian-MCMC方法可在已知污染源先验信息的基础上,构造似然函数,求得污染源的后验概率密度函数,进而将溯源问题转化为对后验概率密度函数的抽样问题。在抽样方法上本文选用M-H采样方法及GIBBS采样方法并加以改进、对比。结果表明:该方法能够较准确地对突发点源岸边污染物瞬时排放事件进行溯源,其计算结果接近于真实值,能够有效地解决点源岸边污染物瞬时排放的溯源问题。且改进的M-H采样方法可以有效加快迭代时的收敛速度,使待反演参数的抽样值更快地趋近于目标值。 展开更多
关键词 突发性水污染溯源 贝叶斯方法 MCMC M-H采样 gibbs采样
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一种基于多模态主题模型的图像自动标注方法 被引量:7
12
作者 田璟 郭智 +2 位作者 黄宇 黄廷磊 付琨 《国外电子测量技术》 2015年第5期22-26,共5页
大部分传统的图像自动标注方法需要训练数据中具有精准的标注词,然而这样的数据通常是需要人工标注的,因此获取成本较高,且存在一定的主观性。该文提出一种全新的图像自动标注方法,通过结合自然语言理解领域实体识别的技术,充分利用图... 大部分传统的图像自动标注方法需要训练数据中具有精准的标注词,然而这样的数据通常是需要人工标注的,因此获取成本较高,且存在一定的主观性。该文提出一种全新的图像自动标注方法,通过结合自然语言理解领域实体识别的技术,充分利用图像周边自带环绕文本,将图像视觉特征、环绕文本以及实体抽取所得到的能够描述图像中显著特征的词在概率主题模型中进行联合建模,学习到多种数据模态之间的关联关系,从而实现图像的自动标注。在UIUC Pascal Sentence数据集上的实验证明该方法比传统方法具有更好的图像标注预测以及检索性能。 展开更多
关键词 图像标注 主题模型 隐狄利克雷分配 gibbs采样
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一种面向词汇突发的连续时间主题模型 被引量:6
13
作者 刘良选 黄梦醒 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期195-201,共7页
针对传统基于多项式分布的主题模型不能较好地刻画文档中词汇突发的现象,综合考虑文本集固有的时间信息,提出一种面向词汇突发的Dirichlet组合多项式(DCM)连续时间主题模型。采用DCM分布对文本集中的词汇突发现象进行建模,利用Beta分布... 针对传统基于多项式分布的主题模型不能较好地刻画文档中词汇突发的现象,综合考虑文本集固有的时间信息,提出一种面向词汇突发的Dirichlet组合多项式(DCM)连续时间主题模型。采用DCM分布对文本集中的词汇突发现象进行建模,利用Beta分布刻画文本集中的时间特征,通过Gibbs采样和不动点迭代法实现模型参数的估计。实验结果表明,在预设主题数目较少的情况下,与To T和DCMLDA模型相比,该模型具有明显的泛化性能优势,并且可以有效揭示出文本集中潜在的主题演化趋势。 展开更多
关键词 主题模型 潜在Dirichlet分配 词汇突发 Dirichlet组合多项式 gibbs采样 不动点迭代法
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基于Hash的Gibbs采样关联规则挖掘快速算法
14
作者 徐佳 《软件》 2024年第2期184-186,共3页
Gibbs采样算法作为一种特征选择方法在关联规则挖掘方面具有较好的效果。为了进一步加快基于Gibbs采样的关联规则挖掘算法,提出了一种基于Hash结构的Gibbs采样关联规则挖掘算法。该算法改进了二分类数据的存储方式,建立十进制数组,将非... Gibbs采样算法作为一种特征选择方法在关联规则挖掘方面具有较好的效果。为了进一步加快基于Gibbs采样的关联规则挖掘算法,提出了一种基于Hash结构的Gibbs采样关联规则挖掘算法。该算法改进了二分类数据的存储方式,建立十进制数组,将非重复数据及其支持度插入Hash表中。真实数据集实验结果显示,在时间成本上,提出算法与原算法相比有较好的优势,增加的空间成本在接受范围内。 展开更多
关键词 gibbs采样 关联规则 时间成本
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基于概率话题模型的轻微型肝性脑病患者肠道菌群结构研究 被引量:6
15
作者 王侠林 左赞 +2 位作者 范红 孔祥阳 贺建峰 《微生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1274-1286,共13页
【目的】利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)概率话题模型分析轻微型肝性脑病(MHE)患者服用利福昔明联合益生菌对其肠道菌群结构异质性和临床疗效的影响。【方法】采用R语言包中的LDA概率话题模型的折叠Gibbs抽样蒙特卡洛算法,对MHE... 【目的】利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)概率话题模型分析轻微型肝性脑病(MHE)患者服用利福昔明联合益生菌对其肠道菌群结构异质性和临床疗效的影响。【方法】采用R语言包中的LDA概率话题模型的折叠Gibbs抽样蒙特卡洛算法,对MHE患者肠道菌群结构的时间异质性OTUs(operational taxonomic unit)数据集进行分析。【结果】LDA模型将MHE患者的42份粪便样本分成3个主题(topic),并能鉴定出影响MHE患者肠道菌群异质性结构最大的OTUs菌属,分别为埃希菌属(Escherichia)、类杆菌属(Bacteroides)和链球菌属(Streptococcus)。对比治疗前后,这3种菌属在组内的变异模式为同类型菌属的转变次数和频率均高于不同类型的菌属。利福昔明联合益生菌治疗组和单独利福昔明治疗组治疗后,MHE患者的肠道菌群结构均有所改变(P<0.05)。此外,根据临床疗效指标,对比两组患者治疗后血清IL-2、IL-4、IL-6、IL-10、TNF-α、TBIL、ALT、CRP、NCT-A、γ-GGT及血氨水平,观察组明显优于对照组,差异显著,有统计学意义(P<0.05)。治疗组总有效率88.8%,不良反应总发生率22.2%,对照组总有效率75%,不良反应总发生率38.5%(P<0.05)。【结论】LDA模型不仅能有效地量化菌群结构的异质性,还能鉴定出相对应影响异质性最大的OTUs。利福昔明联合益生菌疗法能明显改善MHE患者的血氨水平和血清炎性因子水平,且对MHE患者的肠道菌群结构也有一定的改变,具体表现为致病菌数量减少,有益菌数量增加,具有较好的临床应用价值。 展开更多
关键词 LDA模型 gibbs采样 轻微型肝性脑病 利福昔明 利福昔明联合益生菌
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融合主题与语言模型的蒙古文信息检索方法研究 被引量:6
16
作者 斯日古楞 林民 田长波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3676-3680,共5页
为了从日益丰富的蒙古文信息中快速准确地检索用户需求的主题信息,提出了一种融合LDA主题模型与语言模型的方法。该方法首先对蒙古文文本建立一元和二元语言模型,得到文本的语言概率分布;然后基于LDA建立主题模型,利用吉普斯抽样方法计... 为了从日益丰富的蒙古文信息中快速准确地检索用户需求的主题信息,提出了一种融合LDA主题模型与语言模型的方法。该方法首先对蒙古文文本建立一元和二元语言模型,得到文本的语言概率分布;然后基于LDA建立主题模型,利用吉普斯抽样方法计算模型的参数,挖掘得到文档隐含的主题概率分布;最后,计算出文档主题分布与语言分布的线性组合概率分布,以此分布来计算文档主题与查询关键词之间的相似度,返回与查询关键词主题最相关的文档。语言模型充分利用蒙古文语法特征,而主题模型LDA又具有良好的潜在语义挖掘及主题发现的泛化学习能力,从而结合两种方法更好地实现蒙古文文档的主题语义检索,提高检索准确性。实验结果表明,融合LDA与语言模型的方法相比单一模型体现主题语义方面取得了较好的效果。 展开更多
关键词 蒙古文 语言模型 主题模型 gibbs采样 信息检索
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基于贝叶斯估计的空间函数型自回归模型及其应用
17
作者 杨炜明 李明杰 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2024年第3期104-112,共9页
目的为了研究函数型数据中响应变量的空间相关性,根据现有研究方法,对具有空间依赖性的函数型数据进行研究,并提出其模型的贝叶斯估计方法。方法以典型空间自回归模型为基础,根据函数响应变量的空间依赖性,假设响应变量和解释变量间存... 目的为了研究函数型数据中响应变量的空间相关性,根据现有研究方法,对具有空间依赖性的函数型数据进行研究,并提出其模型的贝叶斯估计方法。方法以典型空间自回归模型为基础,根据函数响应变量的空间依赖性,假设响应变量和解释变量间存在内生关系,生成空间函数型自回归模型,通过主成分分析将模型中函数型部分变为离散型,然后在给定先验情况下计算模型中参数的完全条件后验分布,使用贝叶斯MCMC方法进行估计。结果使用联合Gibbs采样和随机游动的Metropolis-Hastings算法对模型中参数进行估计,通过模拟研究发现:不同参数下模型的函数型系数以及其他参数的估计偏差和均方误差较小,由此验证了贝叶斯估计方法的有效性,同时将空间函数型模型用于重庆市主城区新房平均价格的实证分析,结果表明所提出模型的贝叶斯估计方法是有效的。结论使用贝叶斯估计方法对模型中参数进行估计,在不同情况下函数型解释变量的估计效果一直都比较好,并且随着样本量的增大,其估计效果也越来越好,可以认为使用贝叶斯估计方法对空间函数型自回归模型进行估计是有效且可行的,同时通过实证分析说明重庆市主城区新房平均价格具有空间自相关性,而且会受到二手房挂牌量的影响。 展开更多
关键词 函数型数据分析 贝叶斯估计 gibbs采样 随机游动的Metropolis-Hastings算法
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多阶段复杂退化产品的可靠性统计模型
18
作者 周子韩 凡红梅 +1 位作者 缪思巧 唐家银 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期74-85,共12页
针对多阶段退化产品,基于性能退化响应数据的回归统计拟合,建立变速率复杂退化可靠性评估模型。首先利用分段回归拟合对性能退化数据进行变点回归建模,推导变点分布的极大似然函数;其次鉴于模型的复杂性,变点估计的最大似然估计无法得... 针对多阶段退化产品,基于性能退化响应数据的回归统计拟合,建立变速率复杂退化可靠性评估模型。首先利用分段回归拟合对性能退化数据进行变点回归建模,推导变点分布的极大似然函数;其次鉴于模型的复杂性,变点估计的最大似然估计无法得到显式解,采用分层Bayes进行建模;然后结合MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法中的Gibbs采样对模型进行参数诊断,依据Schwarz信息准则(Schwarz information criterion,SIC)构建经验似然比对模型的变点进行估计与检验;最后根据产品失效退化的定义,推导该失效模式下产品的可靠度函数。以手机运行的游戏性能数据建模分析,演绎说明了多阶段退化模型适应性强、可行性高的特点。与传统两阶段建模相比,多阶段退化建模考虑了各个阶段的退化信息,提高了数据利用率和产品的可靠性评估可信度。 展开更多
关键词 多阶段退化 变点 Schwarz信息准则 gibbs采样 可靠性
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一种基于修正动量的RBM算法 被引量:6
19
作者 沈卉卉 刘国武 +2 位作者 付丽华 刘智慧 李宏伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1957-1964,共8页
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种随机网络、概率图模型,它是一种比较有效的的无监督学习模型.针对RBM梯度近似的一种计算方法对动量加速不敏感,以及识别效果不理想等问题,本文提出一种基于修正动量的RBM算法.... 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种随机网络、概率图模型,它是一种比较有效的的无监督学习模型.针对RBM梯度近似的一种计算方法对动量加速不敏感,以及识别效果不理想等问题,本文提出一种基于修正动量的RBM算法.该算法结合RBM梯度近似方法,通过修改隐单元偏置参数的更新方式,避免RBM模型中隐单元取值采用概率值时导致模型识别效果不理想、动量加速有限等问题.同时,在RBM预训练阶段采用快速上升的动量方式,以加速网络收敛;在微调阶段引入缓慢下降的动量项,以避免陷入局部最优点并提高识别效果.本文算法通过在MNIST手写数字体,Extended Yale B和CMU-PIE人脸数据库上的数值实验结果表明,提出的算法能够有效地提高计算效率和提高网络泛化能力.该算法不仅对RBM的应用领域扩展具有十分积极的实际意义,且为深度学习的应用方法提供一种新的研究思路和借鉴. 展开更多
关键词 深度学习 无监督学习 受限玻尔兹曼机 梯度近似算法 gibbs采样 动量加速 泛化能力
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拉普拉斯分布参数的近似贝叶斯估计
20
作者 杨彦娇 王立春 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第1期18-32,共15页
拉普拉斯分布是刻画尖峰厚尾数据的重要分布之一.本文提出拉普拉斯分布两参数具有显式解的线性近似贝叶斯估计,通过理论证明和数值模拟验证了线性近似贝叶斯估计相比其他估计的优越性,并考察了线性近似贝叶斯估计随着样本量增加的渐近性质.
关键词 拉普拉斯分布 线性贝叶斯方法 gibbs采样 二次损失
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