对于离散隐藏变量模型的积极学习
Aditi Jha1, Zoe C Ashwood2, Jonathan W Pillow3
1Princeton Neuroscience Institute and Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University, Princeton, NJ 08544, U.S.A. aditijha@princeton.edu.
积极学习显著减少了对潜变量模型的数据需求. 这种新的框架,最大相互信息输入选择,改善了复杂模型的适配,如线性回归和隐藏马尔科夫模型的混合.
科学领域:
- 机器学习 机器学习
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 积极学习对于高效的模型培训至关重要.
- 潜在变量模型在神经科学和心理学中至关重要.
- 以前的积极学习方法忽视了潜在变量模型.
研究的目的:
- 为离散潜变量回归模型提供最大相互信息输入选择的新框架.
- 解决关于潜变量模型的积极学习研究中的差距.
- 展示复杂模型的积极学习的有效性.
主要方法:
- 开发了一个最大限度的相互信息输入选择框架.
- 将该方法应用于线性回归 (MLR) 和通用线性模型 (GLM) 隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 的混合物.
- 利用费舍尔信息进行分析洞察,并通过模拟和现实数据进行验证.
主要成果:
- 积极学习为线性回归混合提供了显著的收益,与简单的线性-高斯模型不同.
- 拟议的方法大大减少了安装GLM-HMM的数据要求.
- 在安装GLM-HMM时,表现优于变量和摊销推理方法.
结论:
- 对于潜在变量模型,最大互惠信息输入选择是有效的.
- 这种方法提供了一种强有力的方法来表征暂时结构化的潜状态.
- 应用范围涵盖神经科学,心理学和各种科学学科.
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