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Bayesian-Like Estimation with Unnormalized Model
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-03918-7_36.png)
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摘要
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离散变量概率模型的参数估计通常由于需要计算确保模型表示有效概率分布所需的归一化常数而难以实现，并且已开发出多种方法来解决此问题。在本文中，我们基于经验局部化概念考虑了一种计算上可行的离散概率模型估计器。此外，我们通过扩展上述估计器，提出了一种类似于贝叶斯估计中MAP估计器的计算上可行的估计器。
Keyword:
Bregman divergence
Unnormalized model
MAP estimator
期刊
G
IF:
0
论文数:
37
被引数:
0
机构
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