多条件联合 PLDA 的评分公式
机器学习
2018-03-14 v1 机器学习
摘要
联合 PLDA 模型是 PLDA 的推广，其中扰动变量不再被视为跨样本独立，而是可能被对应相同扰动条件的样本所共享（绑定）。原始工作考虑单一扰动条件，推导了该场景下的 EM 与评分公式。在本文中，我们展示了当模型中允许多个扰动条件时，如何获得用于评分的似然比。
引用
@article{arxiv.1803.03684,
title = {Scoring Formulation for Multi-Condition Joint PLDA},
author = {Luciana Ferrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03684},
year = {2018}
}