| 证据框架与自由能框架 |
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| 引用本文： | 陆晓峰,郑南宁,袁泽剑. 证据框架与自由能框架[J]. 西安交通大学学报, 2003, 37(2): 167-170,174 |
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| 作者姓名： | 陆晓峰 郑南宁 袁泽剑 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 中国创新研究群体科学基金资助项目(60024301);国家自然科学基金资助项目(60175006). |
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| 摘 要： | 在指出证据框架和自由能最小化方法等贝叶斯推理方法的局限性的前提下，通过对比证据框架的方法，提出了自由能框架的概念，将通常难以求解的自由能最小化过程分解成参数自由能最小化，超参数自由能最小化，模型参数自由能最小化等层次，在每个层次上调节参数，超参参数和模型参数，使其后验分布与其真实分布之间的Kullback-Leibler矩最小，以使以变自由能逼近真实自由能，同时，保持其他层次上的参数，超参数和模型参数固定不变，以简化贝叶斯前馈神经网络的参数估计，应用自由能框架，对通常较难求解的贝叶斯支持向量回归机器的参数与超参数进行估计，推导出相应的计算公式，并验证了该方法的可行性与有效性。
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| 关 键 词： | 支持向量机 自由能最小化 证据框架 自由能框架 贝叶斯推理 神经网络 参数估计 |
| 文章编号： | 0253-987X(2003)02-0167-04 |
Evidence Framework and Free Energy Framework |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine support vector regression free energy evidence framework free energy framework |
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