【摘 要】
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高斯过程(Gaussian Process)模型由于其在函数估计方面的灵活性和非参数性,在解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题中,发挥了重要作用.然而,高斯过程只能代表一类受限
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电子工程学院;
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高斯过程(Gaussian Process)模型由于其在函数估计方面的灵活性和非参数性,在解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题中,发挥了重要作用.然而,高斯过程只能代表一类受限的函数,使其应用范围仍然受到诸多限制.因此,本文提出了一种深度稀疏高斯过程(Deep Sparse Gaussian Process)来解决这种局限性,并将其应用于人体姿态估计的问题中.深度稀疏高斯过程是由基本的高斯过程通过递归形成的多层网络模型,但整个模型不再是一个高斯过程,具有更强的学习能力和泛化能力,可以求取更为复杂的问题的近似解,同时具有更好的灵活性.本文构建了一个适于深度稀疏高斯过程的变分近似结构,将变分的方法和隐变量模型(Latent Variable Model)整合到深度模型中,从而获得一个非监督的深度非参数生成模型,同时,在模型中引入了稀疏的方法,使其在面对大规模数据时仍有较强的适用性.
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