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题名Variational Learning for Finite Generalized Inverted Dirichlet Mixture Models with a Component Splitting Approach
作者
发表日期2019-06-01
会议名称28th IEEE International Symposium on Industrial Electronics (IEEE-ISIE)
会议录名称IEEE International Symposium on Industrial Electronics
ISBN9781728136660
卷号2019-June
页码1453-1458
会议日期JUN 12-14, 2019
会议地点Vancouver, CANADA
摘要

Mixture models play a crucial role in pattern recognition methods based on clustering. In this paper, we propose a finite generalized inverted Dirichlet mixture model with a variational learning method for parameter estimation. The highlight of our model is the component splitting approach which handles the problem of model selection in an incremental fashion within the variational framework. Efficiency of proposed model is tested for image categorization tasks.

关键词Component Splitting Mixture Models Unsupervised Learning Variational Inference
DOI10.1109/ISIE.2019.8781300
URL查看来源
收录类别CPCI-S
语种英语English
WOS研究方向Engineering
WOS类目Engineering, Electrical & Electronic
WOS记录号WOS:000500998700217
Scopus入藏号2-s2.0-85070597491
引用统计
被引频次:1[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型会议论文
条目标识符https://repository.uic.edu.cn/handle/39GCC9TT/13059
专题个人在本单位外知识产出
理工科技学院
作者单位
1.Concordia Institute for Information Systems Engineering,Concordia University,Montreal,H3G 1M8,Canada
2.College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen,361021,China
推荐引用方式
GB/T 7714
Maanicshah, Kamal,Bouguila, Nizar,Fan, Wentao. Variational Learning for Finite Generalized Inverted Dirichlet Mixture Models with a Component Splitting Approach[C], 2019: 1453-1458.
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