Видеотека
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления






Advances in Optimization and Statistics
15 мая 2014 г. 14:20–14:55, г. Москва, ИППИ РАН
 




[Additive Regularization for Probabilistic Topic Modelling]

К. В. Воронцов

Лаборатория структурных методов анализа данных в предсказательном моделировании при МФТИ (ПреМоЛаб), г. Москва

Количество просмотров:
Эта страница:263
Youtube:



Аннотация: Probabilistic topic modeling is a powerful tool for statistical text analysis, which has been recently developing mainly within the framework of graphical models and Bayesian inference. We propose an alternative approach - Additive Regularization of Topic Models (ARTM). Our framework is free of redundant probabilistic assumptions and dramatically simplifies the inference of multi-objective topic models. Also we hold a non-probabilistic view of the EM-algorithm as a simple iteration method for solving a system of equations for a stationary point of the optimization problem.

Язык доклада: английский
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024