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  Data modeling with the elliptical gamma distribution

Sra, S., Hosseini, R., Theis, L., & Bethge, M. (2015). Data modeling with the elliptical gamma distribution. In G. Lebanon, & S. Vishwanathan (Eds.), Artificial Intelligence and Statistics, 9-12 May 2015, San Diego, California, USA (pp. 903-911). Madison, WI, USA: International Machine Learning Society.

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Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://jmlr.org/proceedings/papers/v38/sra15.html (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Sra, S, Autor           
Hosseini, R, Autor           
Theis, L1, Autor           
Bethge, M1, Autor           
Affiliations:
1Werner Reichardt Centre for Integrative Neuroscience, Tübingen, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We study mixture modeling using the elliptical gamma (EG) distribution, a non-Gaussian distribution that allows heavy and light tail and peak behaviors. We first consider maximum likelihood parameter estimation, a task that turns out to be very challenging: we must handle positive definiteness constraints, and more crucially, we must handle possibly nonconcave log-likelihoods, which makes maximization hard. We overcome these difficulties by developing algorithms based on fixed-point theory; our methods respect the psd constraint, while also efficiently solving the (possibly) nonconcave maximization to global optimality. Subsequently, we focus on mixture modeling using EG distributions: we present a closed-form expression of the KL-divergence between two EG distributions, which we then combine with our ML estimation methods to obtain an efficient split-and-merge expectation maximization algorithm. We illustrate the use of our model and algorithms on a dataset of natural image patches.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2015-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: SraHTB2015
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 18th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2015)
Veranstaltungsort: San Diego, CA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Artificial Intelligence and Statistics, 9-12 May 2015, San Diego, California, USA
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Lebanon, G, Herausgeber
Vishwanathan, SVN, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Madison, WI, USA : International Machine Learning Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 903 - 911 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: JMLR Workshop and Conference Proceedings
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 38 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -