ridm@nrct.go.th   ระบบคลังข้อมูลงานวิจัยไทย   รายการโปรดที่คุณเลือกไว้

Evaluating probabilities under high-dimensional latent variable models

หน่วยงาน Edinburgh Research Archive, United Kingdom

รายละเอียด

ชื่อเรื่อง : Evaluating probabilities under high-dimensional latent variable models
นักวิจัย : Murray, Iain , Ruslan Salakhutdinov
คำค้น : -
หน่วยงาน : Edinburgh Research Archive, United Kingdom
ผู้ร่วมงาน : -
ปีพิมพ์ : 2552
อ้างอิง : http://homepages.inf.ed.ac.uk/imurray2/pub/09eval_latents/ , http://hdl.handle.net/1842/4699
ที่มา : -
ความเชี่ยวชาญ : -
ความสัมพันธ์ : -
ขอบเขตของเนื้อหา : -
บทคัดย่อ/คำอธิบาย :

We present a simple new Monte Carlo algorithm for evaluating probabilities of observations in complex latent variable models, such as Deep Belief Networks. While the method is based on Markov chains, estimates based on short runs are formally unbiased. In expectation, the log probability of a test set will be underestimated, and this could form the basis of a probabilistic bound. The method is much cheaper than gold-standard annealing-based methods and only slightly more expensive than the cheapest Monte Carlo methods. We give examples of the new method substantially improving simple variational bounds at modest extra cost.

บรรณานุกรม :
Murray, Iain , Ruslan Salakhutdinov . (2552). Evaluating probabilities under high-dimensional latent variable models.
    กรุงเทพมหานคร : Edinburgh Research Archive, United Kingdom .
Murray, Iain , Ruslan Salakhutdinov . 2552. "Evaluating probabilities under high-dimensional latent variable models".
    กรุงเทพมหานคร : Edinburgh Research Archive, United Kingdom .
Murray, Iain , Ruslan Salakhutdinov . "Evaluating probabilities under high-dimensional latent variable models."
    กรุงเทพมหานคร : Edinburgh Research Archive, United Kingdom , 2552. Print.
Murray, Iain , Ruslan Salakhutdinov . Evaluating probabilities under high-dimensional latent variable models. กรุงเทพมหานคร : Edinburgh Research Archive, United Kingdom ; 2552.