[发明专利]一种结合自然梯度的概率主组件在线学习方法在审
| 申请号： | 202010379745.9 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113627615A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 陈亚瑞;秦智飞;史艳翠;赵婷婷;王嫄;刘建征 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300456 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 基于特征值分解的主组件分析模型就是复杂度较高。概率主组件分析是从概率的角度理解主组件分析模型，采用期望最大化算法迭代求解，对于大规模高维数据可有效提高模型效率。但是该算法在参数更新过程中，需要遍历整个数据集才能更新一次参数，参数更新较慢，很难扩展到大规模数据集。本发明提出一种结合自然梯度的概率主组件在线学习方法，通过结合概率主组件分析与自然梯度，实现在线增量学习模型。本发明包括：模型建模单元、优化目标构建单元、及优化问题求解单元。模型建模单元是对传统的概率主组件分析模型引入自然梯度。优化目标构建单元通过似然函数构建优化目标。优化问题求解单元采用EM算法，引入自然梯度，使用单个样本进行参数更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 自然 梯度 概率 组件 在线 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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