کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6869008 | 681310 | 2016 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inference and mixture modeling with the Elliptical Gamma Distribution
ترجمه فارسی عنوان
استنتاج و مدل سازی مخلوط با توزیع گامای بیضی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حداکثر احتمال، گامای بیضوی، توزیع ناپیوسته کانونی، بهینه سازی هندسی مخروطی، بهینه سازی غیرقانونی جهانی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The authors study modeling and inference with the Elliptical Gamma Distribution (EGD). In particular, Maximum likelihood (ML) estimation for EGD scatter matrices is considered, a task for which the authors present new fixed-point algorithms. The algorithms are shown to be efficient and convergent to global optima despite non-convexity. Moreover, they turn out to be much faster than both a well-known iterative algorithm of Kent & Tyler and sophisticated manifold optimization algorithms. Subsequently, the ML algorithms are invoked as subroutines for estimating parameters of a mixture of EGDs. The performance of the methods is illustrated on the task of modeling natural image statistics-the proposed EGD mixture model yields the most parsimonious model among several competing approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 101, September 2016, Pages 29-43
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 101, September 2016, Pages 29-43
نویسندگان
Reshad Hosseini, Suvrit Sra, Lucas Theis, Matthias Bethge,