Bounded Asymmetrical Student's-t Mixture Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The finite mixture model based on the Student's-t distribution, which is heavily tailed and more robust than the Gaussian mixture model (GMM), is a flexible and powerful tool to address many computer vision and pattern recognition problems. However, the Student's-t distribution is unbounded and symmetrical around its mean. In many applications, the observed data are digitalized and have bounded support. The distribution of the observed data usually has an asymmetric form. A new finite bounded asymmetrical Student's-t mixture model (BASMM), which includes the GMM and the Student's-t mixture model (SMM) as special cases, is presented in this paper. We propose an extension of the Student's-t distribution in this paper. This new distribution is sufficiently flexible to fit different shapes of observed data, such as non-Gaussian, nonsymmetric, and bounded support data. Another advantage of the proposed model is that each of its components can model the observed data with different bounded support regions. In order to estimate the model parameters, previous models represent the Student's-t distributions as an infinite mixture of scaled Gaussians. We propose an alternate approach in order to minimize the higher bound on the data negative log-likelihood function, and directly deal with the Student's-t distribution. As an application, our method has been applied to image segmentation with promising results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle