Maximum Likelihood Topographic Map Formation

Maximum Likelihood Topographic Map Formation
复制标题

最大似然地形图形成

DOI：
--
复制
发表时间：
2005
期刊：
Neural Computation
影响因子：
2.9
通讯作者：
M. V. Hulle
M. V. Hulle
中科院分区：
计算机科学4区
文献类型：
--
作者：
M. V. Hulle

文献摘要

被引文献

相似文献

我们引入了一种新的无监督学习算法，基于核的地形图形成的异方差高斯混合物，允许一个统一的帐户的失真误差（矢量量化），对数似然，和Kullback-Leibler分歧。
We introduce a new unsupervised learning algorithm for kernel-based topographic map formation of heteroscedastic gaussian mixtures that allows for a unified account of distortion error (vector quantization), log-likelihood, and Kullback-Leibler divergence.