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Computation版 - 高维数据怎么训练GMM高斯混合模型?
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s*********d
发帖数: 19
1
假设想对D>200的高维数据训练GMM,用传统的方法操作总是会产生上限或者下显的溢出
ps:程序已经由语音产生的低维数据(D=20~40)检测,应该没有问题。
检查程序发现原因是出在进行计算EM迭代时候,要计算指数级的D次连乘,很容易造成
溢出
不知有什么好的办法解决此类问题?
b*****e
发帖数: 499
2
1. Matlab provides a class 'gmdistribution' for GMM高斯混合模型.
2. If you want to implement by yourself.There some tricks for implementing
this kind of algorithms numerically stable. For example:try to maximize log-
likelihood rather than the likelihood so that 连乘 becomes summation. When
computing the log-likelihood, you may need to subtract the maximal values
and put it back to prevent underflow.

【在 s*********d 的大作中提到】
: 假设想对D>200的高维数据训练GMM,用传统的方法操作总是会产生上限或者下显的溢出
: ps:程序已经由语音产生的低维数据(D=20~40)检测,应该没有问题。
: 检查程序发现原因是出在进行计算EM迭代时候,要计算指数级的D次连乘,很容易造成
: 溢出
: 不知有什么好的办法解决此类问题?

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