Thuật toán EM và mô hình GMM
term_id: em_algorithm_and_gmm_model
Category: basic_concepts
Definition
Thuật ngữ này đề cập đến mối quan hệ cộng hưởng giữa thuật toán Kỳ vọng-Cực đại (EM) và Mô hình Hỗn hợp Gauss (GMM). Một GMM giả định rằng tất cả các điểm dữ liệu được tạo ra từ sự pha trộn của nhiều phân phối Gauss khác nhau, và thuật toán EM được sử dụng để ước lượng các tham số của các thành phần này một cách hiệu quả thông qua các bước lặp.
Summary
Thuật toán Kỳ vọng-Cực đại (Expectation-Maximization) là một phương pháp lặp để tìm ước lượng hợp lý cực đại trong các mô hình thống kê có biến tiềm ẩn, thường được sử dụng để khớp Mô hình Hỗn hợp Gauss (Gaussian Mixture Models).
Key Concepts
- Biến tiềm ẩn
- Ước lượng hợp lý cực đại
- Tối ưu hóa lặp
- Phân phối Gauss
Use Cases
- Mô hình hóa âm vị trong nhận dạng giọng nói
- Phân đoạn ảnh
- Phân tích phân khúc khách hàng