Non-logarithmic information measures, α-weighted em algorithms and speedup of learning

Y. Matsuyama

    研究成果: Conference contribution

    3 被引用数 (Scopus)

    抄録

    Starting from Renyi's α-divergence, a class of generalized EM algorithms called the α-EM algorithms of the WEM algorithms are derived. Merits of this generalization are found on speedup of learning, i.e., acceleration of convergence. Discussions include novel α-versions of logarithm, efficient scores, information matrices and the Cramer-Rao bound. The speedup is examined on Gaussian mixture learning systems.

    本文言語English
    ホスト出版物のタイトルIEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings
    ページ385
    ページ数1
    DOI
    出版ステータスPublished - 1998
    イベント1998 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 1998 - Cambridge, MA
    継続期間: 1998 8 161998 8 21

    Other

    Other1998 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 1998
    CityCambridge, MA
    Period98/8/1698/8/21

    ASJC Scopus subject areas

    • 応用数学
    • モデリングとシミュレーション
    • 理論的コンピュータサイエンス
    • 情報システム

    フィンガープリント

    「Non-logarithmic information measures, α-weighted em algorithms and speedup of learning」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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