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基于Bayesian的期望最大化方法——BEM算法
被引：6
作者：
温津伟
罗四维
赵嘉莉
韩臻
机构：
[1] 北方交通大学计算机科学技术学院!北京
来源：
关键词：
随机神经网络;
EM算法;
Bayesian方法;
Wishart-Gaussian分布;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
通过对标准 EM算法收敛于局部极值的原因进行分析 ,提出了基于 Bayesian方法的神经网络新学习算法—— BEM算法 .该算法解决了标准 EM算法的上述缺陷 ,同时还可防止标准 EM算法 Overfitting情况的出现 ,并可防止标准 EM算法有时只响应单一模式而失去泛化能力情况的出现 .实验结果表明了该算法的正确性和有效性 .该算法对研究和发展标准 EM学习算法理论具有一定的学术意义
引用
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