Variational Learning for Finite Inverted Dirichlet Mixture Models and Its Applications
Notice bibliographique
Résumé
Clustering is an important step in data mining, machine learning, computer vision and image processing. It is the process of assigning similar objects to the same subset. Among available clustering techniques, finite mixture models have been remarkably used, since they have the ability to consider prior knowledge about the data. Employing mixture models requires, choosing a standard distribution, determining the number of mixture components and estimating the model parameters. Currently, the combination of Gaussian distribution, as the standard distribution, and Expectation Maximization (EM), as the parameter estimator, has been widely used with mixture models. However, each of these choices has its own limitations. In this thesis, these limitations are discussed and addressed via defining a variational inference framework for finite inverted Dirichlet mixture model, which is able to provide a better capability in modeling multivariate positive data, that appear frequently in many real world applications. Finite inverted Dirichlet mixtures enable us to model high-dimensional, both symmetric and asymmetric data. Compared to the conventional expectation maximization (EM) algorithm, the variational approach has the following advantages: it is computationally more efficient, it converges fast, and is able to estimate the parameters and the number of the mixture model components, automatically and simultaneously. The experimental results validate the presented approach on different synthetic datasets and shows its performance for two interesting and challenging real world applications, namely natural scene categorization and human activity classification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».