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71、基于KL散度的变分边界与相关近似方法
本文系统介绍了基于KL散度的变分边界方法及其在复杂概率分布近似中的应用。内容涵盖朴素与结构化平均场理论、异步更新对KL散度的收敛保证、机器人手臂控制中的推理建模,以及局部近似与KL变分方法的关系。此外,还探讨了互信息最大化的KL变分框架,包括信息最大化算法和线性高斯解码器的应用。这些方法为处理难以计算的后验分布、优化控制策略和信息传输问题提供了有效的近似工具。
二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法 (2014年)
最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空间区域信息以提高抗噪声能力,为减少计算量、提高分割速度,文中给出了快速递推算法,实验结果表明该算法比二维斜分Otsu法、二维斜分最大熵法等算法具有更准确的分割效果、更强的抗噪声能力,同时运行时间更少。
变分贝叶斯推理(平均场理论,变分法,贝叶斯推断,EM 算法,KL 散度,变分估计,变分消息传递)
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