狄利克雷分布相关论文
图像分类是计算机视觉领域中的重要研究课题之一,它已经在多个领域得到了成功的应用,受到了国内外学者们越来越多的关注。图像分类......
本文针对狄利克雷混合模型提出了有效的随机变分推理算法。首先,构建抽样数据的变分目标函数的下界;其次,利用随机优化和自然梯度......
随着数字图像的爆发性增长,如何有效管理和组织海量图像已成为图像处理领域中一个迫在眉睫的难题。场景分类作为图像检索、图像理解......
社交网络自上世纪90年代兴起以后迅速发展,近几年大型社交网络的普及程度越来越高。“社交网络”成为了当今最受关注的互联网名词之......
随着互联网与分布式技术的快速发展,面向服务的体系结构(SOA)得到了学术界和工业界的青睐和广泛应用。作为一种基于互联网标准和XM......
随着网络的发展,边缘侧的请求数量日益增长,对传统集中式网络系统造成了极大的服务压力,已经逐渐无法适应新的需求。边缘计算通过......
随着中国互联网的高速发展和普及,信息传递的成本被压缩到有史以来的最低。在当今的互联网时代,信息生成的速度要远远高于过去任何......
针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.......
本文讨论了多项分布情况下的高维列联表使用混合狄雷克利分布为先验分布时,贝叶斯估计的表达,以及独立性条件的表述。将方面「4」和「......
针对行车记录模糊图像的模糊核不能准确估计的问题,提出一种变分狄利克雷分布的模糊核估计方法,并利用改进的增广拉格朗日算法实现有......
为快速实现对战场态势的精确估计,提出了参数在线学习的动态贝叶斯网络方法:在基于专家知识确定的动态贝叶斯网络结构模型基础上,......
目的比较两种基准剂量估计的非参数贝叶斯方法在不同剂量反应数据情形下的表现,再与参数模型作比较。方法介绍基于加权过程和随机过......
贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念......
传统的社区发现方法多是基于同构网络和拓扑结构,为此,提出基于异构信息网络信息维统计量的社区发现算法,该算法通过对异构信息网......
针对传统的分簇算法在解决超大规模数据集的分簇问题上不具有高效的时间和空间复杂度且易于陷入局部最优的问题,提出了改进型灰狼......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”$ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
目的:本文将介绍两种估计基准剂量的非参数贝叶斯方法:基于加权过程的非参数贝叶斯方法和基于随机过程的非参数贝叶斯方法,将这两......
提出一种多Agent系统中基于狄利克雷分布的信任模型。该模型利用狄利克雷分布解决二元评价的局限性,使信任模型可以按等级来评价信......
<正>随着计算机技术的发展和人工智能研究的深入,计算机因其在海量信息的文本挖掘、信息提取、跨语言信息处理等方面的优势,在自然......
及时发现和分析医疗行为的变化趋势,可以为临床专家完善临床路径模板提供优化建议,提高临床诊疗过程服务质量。提出一种基于主题模......
推荐系统作为一种重要的信息过滤技术,它的安全性也受到广泛的关注。研究指出托攻击的存在严重威胁着推荐系统的安全性。托攻击通过......
该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用......
近年来,国外关于隐性马尔可夫模型(HMM)在金融和经济领域的应用越来越多。在国内,与隐性马尔可夫模型在金融领域应用相关的文献却......
本论文主要研究降维算法,这种降维算法不仅专门针对被归一化的高维数据,还可以把这种高维数据降维到可以进行可视化的低维空间。在......