EM 的 M 步底层优化通常是非凸问题
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EM 的 M 步底层优化通常是非凸问题
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AI 综述
报道指出,经典因子分析、线性动态系统和混合因子分析等模型的 EM 算法在 M 步推导中对应的底层优化问题实际上都是非凸的,并非通常理解的简单凸优化。作者据此推断,这些问题要么能够被精确求解,要么还存在其他原因;这一解释尚属作者提出的推理,并非已经证实的结论。
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最新进展11月9日 23:08
EM 算法 M 步推导背后的优化问题其实都是非凸的报道时间线
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11月9日
- AGI HuntEM 算法 M 步推导背后的优化问题其实都是非凸的
经典因子分析、线性动态系统和混合因子分析等模型的 EM 算法 M 步推导,底层优化问题实际上都是非凸的。作者据此提出推理:这些非凸优化问题要么恰好都能被精确求解,要么另有原因,暗示 EM 的收敛性质并非通常理解的简单凸优化。
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