【摘 要】
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Replicated Softmax model,是用于文本数据挖掘的无向概率主题模型,为描述语料库的主题分布提供了一个功能强大的框架.然而,作为一个无向的概率图模型,由于归一化常数的
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Replicated Softmax model,是用于文本数据挖掘的无向概率主题模型,为描述语料库的主题分布提供了一个功能强大的框架.然而,作为一个无向的概率图模型,由于归一化常数的存在,该模型的参数学习是十分困难的.针对这一问题,利用退火过渡(Tempered Transitions)马尔科夫蒙特卡洛采样方法,提出了一种新的近似极大似然学习算法TT-SAP.该算法采用基于退火过渡的马尔科夫蒙特卡洛采样方法,高效地探索存在多个孤立的模态的概率分布,提高对概率分布的逼近程度,从而高效率、高精度地实现参数学习.实验结果表明了,TT-SAP算法在训练时间、泛化能力和文档检索等三个方面的优势.
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