Logo LVSN
EnglishAccueil
A proposPersonnesRecherchePublicationsEvenementsProfil
A propos
Séminaires REPARTI


Les Séminaires REPARTI à l'Université Laval ont lieu le vendredi à 11h30.
Veuillez consulter le programme pour plus de détails.

Projet de maîtrise, de doctorat ou stage postdoctoral en apprentissage automatique au sein de l'équipe du Prof. Christian Gagné : veuillez consulter l'annonce suivante pour tous les détails : http://vision.gel.ulaval.ca/~cgagne/postes2017.html

 

 

 

 

REPARTI

MIVIM

Dec 3 2010 11:30AM

Patrick Dallaire
Laboratoire DAMAS

Modélisation Bayésienne non-paramétrique des caractéristiques cachées



Résumé

Certains problèmes d’apprentissage non-supervisé peuvent être représentés en terme de variables cachées. Nous nous intéresserons au cas où les données seraient représentables par une combinaison linéaire de caractéristiques. Dans ce contexte, les caractéristiques et leur nombre sont inconnus. Une solution employant une approche Bayésienne non-paramétrique est présentée afin d’estimer les caractéristiques utilisées. La méthode est fondée sur le processus du buffet Indien, une distribution sur des matrices binaires infinies apparues en 2005.




     
   
   

©2002-. Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques. Tous droits réservés