深度生成式 LDA
机器学习
2020-11-02 v1 机器学习
摘要
线性判别分析(LDA)是一种用于分类与降维的常用工具。然而,受其线性形式与底层高斯假设的限制,LDA 不适用于数据分布复杂的情况。最近,我们提出了一种判别归一化流(DNF)模型。在本研究中,我们将 DNF 重新解释为深度生成式 LDA 模型,并研究其在表示复杂数据方面的性质。我们进行了仿真实验与说话人识别实验。结果表明,DNF 及其子空间版本在建模复杂数据与提取低维表示方面远强于传统 LDA。
引用
@article{arxiv.2010.16138,
title = {Deep generative LDA},
author = {Yunqi Cai and Dong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.16138},
year = {2020}
}