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Component Reduction for Gaussian Mixture Models Réduction des composants pour les modèles de mélange gaussien

Kumiko MAEBASHI, Nobuo SUEMATSU, Akira HAYASHI

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Résumé:

Le cadre de modélisation des mélanges est largement utilisé dans de nombreuses applications. Dans cet article, nous proposons un réduction des composants technique, qui réduit un modèle de mélange gaussien en un mélange gaussien avec moins de composants. L'algorithme EM (Expectation-Maximization) est généralement utilisé pour ajuster un modèle de mélange aux données. Notre algorithme est dérivé en étendant l'apprentissage du modèle de mélange à l'aide de l'algorithme EM. Dans cette extension, une difficulté vient du fait que certaines quantités cruciales ne peuvent pas être évaluées analytiquement. Nous surmontons cette difficulté en introduisant une approximation efficace. L'efficacité de notre algorithme est démontrée en l'appliquant à une tâche simple de réduction de composants synthétiques et à un problème de regroupement de phonèmes.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.12 pp.2846-2853
Date de publication
2008/12/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.12.2846
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Pattern Recognition

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