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唐克伟;苏志勋;张杰;崔丽红;蒋伟;罗晓楠;孙希燕

贝叶斯等级惩罚。 （英语） Zbl 1440.62234号

神经网络。 116, 246-256 (2019).
摘要：秩最小化是许多计算机视觉和机器学习方法的关键组成部分，包括鲁棒主成分分析（RPCA）和低秩表示（LRR）。然而，通常的方法依赖于优化来生成点估计，而不表征此估计中的不确定性，并且在调整参数选择方面也面临困难。贝叶斯方法有可能克服这两个局限性，但目前缺乏通用的贝叶斯秩惩罚方法。我们使用正广义双Pareto先验来解决这个缺口，说明了RPCA和LRR中的方法。后验计算依赖于混合吉布斯采样和测地蒙特卡罗算法。我们在仿真示例和基准数据集中评估性能。

引用于2文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62G35型 非参数稳健性

关键词：

贝斯模型;广义双Pareto;低质;鲁棒主成分分析

软件：

RASL公司;PRMLT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Tang}等人，神经网络。116、246——256（2019年；Zbl 1440.62234）
全文： 内政部

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