盲源分离中熵对比函数的混合与非混合局部极小值
信息论
2016-11-17 v1 math.IT
摘要
本文从盲源分离（BSS）的角度分析了熵的非混合与混合局部极小值；它们分别对应BSS问题的可接受解与伪解。本工作的贡献有两点。首先，利用泰勒展开证明，当输出与非高斯源中的任意一个成比例（而不仅是与熵最低源成比例）时，精确输出熵代价函数具有非混合极小值。其次，为证明当源密度呈强多模态时存在混合熵极小值，提出了一种熵近似器。后者的主要优势在于可提供误差界。即使此近似器（及相应界）在此用于BSS语境，它也可用于估计任意具有多模态密度的随机变量的熵。
引用
@article{arxiv.cs/0611106,
title = {Mixing and non-mixing local minima of the entropy contrast for blind source separation},
author = {F. Vrins and D. -T. Pham and M. Verleysen},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0611106},
year = {2016}
}
备注
11 pages, 6 figures, To appear in IEEE Transactions on Information Theory