A variational formulation for GTM through time
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/13370
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2008
EditorIEEE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Generative Topographic Mapping (GTM) is a latent variable model that, in its original version, was conceived to provide clustering and visualization of multivariate, realvalued, i.i.d. data. It was also extended to deal with noni-i.i.d. data such as multivariate time series in a variant called GTM Through Time (GTM-TT), defined as a constrained Hidden Markov Model (HMM). In this paper, we provide the theoretical foundations of the reformulation of GTM-TT within the Variational Bayesian framework and provide an illustrative example of its application. This approach handles the presence of noise in the time series, helping to avert the problem of data overfitting.
CitacióOlier, I.; Vellido, A. A variational formulation for GTM through time. A: IEEE World Congress on Computational Intelligence / International Joint-Conference on Artificial Neural Networks. "IEEE International Joint Conference on Neural Networks 2008". IEEE, 2008, p. 517-522.
ISBN978-3-540-68858-7
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
NN0201.pdf | 244,3Kb | Visualitza/Obre |