[发明专利]一种在高斯混合模型数据学习中避免浮点溢出的方法在审

专利信息
申请号: 201710727284.8 申请日: 2017-08-23
公开(公告)号: CN107578103A 公开(公告)日: 2018-01-12
发明(设计)人: 陆成刚 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06N5/02 分类号: G06N5/02
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种在高斯混合模型数据学习中避免浮点溢出的方法,对作免溢出计算、并作自动缩放,首先简化该式子为所述方法包括以下步骤1)计算对数形式的概率密度值pi;2)对n支算出的密度值中取最大值对应的标号imax;3)计算缩放的概率密度值;4)转成指数形式计算这一组概率密度值决定的后验概率值以上诸pi'值是有界的,不再溢出。本发明能够避免任意一个数据在任意一支高斯分布的概率计算的溢出。
搜索关键词: 一种 混合 模型 数据 学习 避免 浮点 溢出 方法
【主权项】:
一种在高斯混合模型数据学习中避免浮点溢出的方法,其特征在于:对作免溢出计算、并作自动缩放,表示高斯混合模型的第i支高斯分布,为d维矢量数据,为第j次迭代时第i支高斯分布的均值向量和协方差矩阵,首先简化该式子为其中,σik为对应于第i支的高斯分布的第k维分量对应的方差,e表示自然常数,n表示高斯混合模型的部件支数,为参与训练学习的数据样本;所述方法包括以下步骤:1)计算对数形式的概率密度值2)对n支算出的密度值中取最大值对应的标号imax;3)计算缩放的概率密度值:pi′=Σk=1n(log2πσkimax-log2πσik)+((x→-uimaxj)T(x→-uimaxj)2σkimax2-(x→-uij)T(x→-uij)2σik2)]]>其中,σkimax表示n支高斯分布里取到概率密度值最大的那一支高斯分布的第k维分量的方差,表示第j次迭代时n支高斯分布里取到概率密度值最大的那一支高斯分布的均值向量;4)转成指数形式5)计算这一组概率密度值决定的后验概率值其中,表示第j次迭代时第i支高斯分布的概率权重,表示第j次迭代时第s支高斯分布的概率权重,ps'表示第s支高斯分布计算的缩放的概率密度值的指数形式;以上诸pi'值是有界的,不再溢出。
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