A variational formulation for GTM through time: Theoretical foundations
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/86323
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2007-10
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 standard version, was conceived to provide clustering and visualization of multivariate, real-valued, i.i.d. data. It was also extended to deal with non-i.i.d. data such as multivariate time series in a variant called GTM Through Time (GTMTT), defined as a constrained Hidden Markov Model (HMM). In this technical report, we provide the theoretical foundations of the reformulation of GTM-TT within the Variational Bayesian framework. This approach, in its application, should naturally handle 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: Theoretical foundations". 2007.
Forma partLSI-07-38-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R07-38.pdf | 143,6Kb | Visualitza/Obre |