?
Convergence of an alternating maximization procedure
Journal of Machine Learning Research. 2016. No. 17(63). P. 1–53.
Andresen A., Спокойный В. Г.
We derive two convergence results for a sequential alternating maximization procedure to approximate the maximizer of random functionals such as the realized log likelihood in MLE estimation. We manage to show that the sequence attains the same deviation properties as shown for the profile M-estimator by Andresen and Spokoiny (2013), that means a finite sample Wilks and Fisher theorem. Further under slightly stronger smoothness constraints on the random functional we can show nearly linear convergence to the global maximizer if the starting point for the procedure is well chosen. ©2016 Andreas Andresen, and Vladimir Spokoiny.
Stanislav Morozov, Zheltkov D., Osinsky A., Russian Journal on Numerical Analysis and Mathematical Modelling 2024 Vol. 39 No. 5 P. 311–328
Добавлено: 18 февраля 2026 г.
Stanislav Morozov, Smirnov M., Zamarashkin N., Linear Algebra and its Applications 2023 Vol. 679 P. 4–29
The problem of low rank approximation is ubiquitous in science. Traditionally this problem is solved in unitary invariant
norms such as Frobenius or spectral norm due to existence of efficient methods for building approximations. However, recent results reveal the potential of low rank approximations in Chebyshev norm, which naturally arises in many applications. In this paper ...
Добавлено: 10 апреля 2025 г.
Guminov S., Двуреченский П. Е., Тупица Н. К. и др., , in: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021)Vol. 139.: PMLR, 2021. P. 3886–3898.
Добавлено: 30 октября 2022 г.
Иванова А. С., Pasechnyuk D., Grishchenko D. и др., , in: Optimization and Applications: 12th International Conference, OPTIMA 2021, Petrovac, Montenegro, September 27 – October 1, 2021, Proceedings.: Switzerland: Springer, 2021. Ch. 268319 P. 20–37.
Добавлено: 30 октября 2022 г.
Тупица Н. К., Двуреченский П. Е., Гасников А. В. и др., Journal of Inverse and Ill-posed problems 2021 Vol. 29 No. 5 P. 721–739
Добавлено: 29 сентября 2021 г.
Tupitsa, N., Двуреченский П. Е., Гасников А. В. и др., , in: 2020 IEEE 59th Conference on Decision and Control (CDC).: IEEE, 2020. P. 6132–6137.
Добавлено: 5 февраля 2021 г.
Tupitsa N., Гасников А. В., Двуреченский П. Е. и др., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. MOTOR 2020. Communications in Computer and Information ScienceVol. 1275.: Springer, 2020. P. 192–204.
Добавлено: 28 октября 2020 г.
Воронцов К. В., Потапенко А. А., Machine Learning 2015 Vol. 101 No. 1 P. 303–323
Probabilistic topic modeling of text collections has been recently developed mainly within the framework of graphical models and Bayesian inference. In this paper we introduce an alternative semi-probabilistic approach, which we call additive regularization of topic models (ARTM). Instead of building a purely probabilistic generative model of text we regularize an ill-posed problem of stochastic matrix factorization ...
Добавлено: 19 февраля 2015 г.
Воронцов К. В., Потапенко А. А., Машинное обучение и анализ данных 2013 Т. 1 № 6 С. 657–686
Вероятностная тематическая модель (ВТМ) строит интерпретируемое представление коллекции текстовых документов, описывая каждый документ дискретным распределением на множестве тем, каждую тему - дискретным распределением на множестве терминов. Рассматривается обобщённый EM-алгоритм с эвристиками сглаживания, сэмплирования, робастности и разреживания, позволяющий при различных сочетаниях этих эвристик получать как известные тематические модели PLSA, LDA, SWB, так и новые. ...
Добавлено: 19 февраля 2015 г.
Воронцов К. В., Потапенко А. А., Компьютерные исследования и моделирование 2012 Т. 4 № 4 С. 693–706
Предлагается обобщённое семейство вероятностных тематических моделей коллекций тек- стовых документов, в котором эвристики регуляризации, сэмплирования, частого обновления параметров, робастности относительно шума и фона могут включаться независимо друг от дру- га в любых сочетаниях, порождая как известные модели PLSA, LDA, CVB0, SWB, так и новые. Показано, что робастная тематическая модель на основе PLSA, разделяющая термины на ...
Добавлено: 19 февраля 2015 г.
N.A. Novikov, Pattern Recognition and Image Analysis 2014 Vol. 24 No. 3 P. 443–451
Добавлено: 16 января 2015 г.
Konstantin Vorontsov, Anna Potapenko, , in: Communications in Computer and Information ScienceVol. 436: Analysis of Images, Social Networks and Texts. Third International Conference, AIST 2014 Yekaterinburg, Russia, April 10–12, 2014 Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2014. P. 29–46.
Добавлено: 5 декабря 2014 г.
Мозгунов П. А., , in: COMPSTAT 2014. 21st International Conference on Computational Statistics hosting the 5th IASC World Conference. Geneva, Switzerland, August 19–22, 2014. Book of Abstracts.: Geneva: [б.и.], 2014. P. 419–427.
In this paper we consider the behavior of Kalman Filter state estimates in the case of distribution with heavy tails .The simulated linear state space models with Gaussian measurement noises were used. Gaussian noises in state equation are replaced by components with alpha-stable distribution with different parameters alpha and beta. We consider the case when ...
Добавлено: 14 ноября 2014 г.
К.В. Воронцов, Потапенко А. А., Машинное обучение и анализ данных 2013 Т. 1 № 6 С. 657–686
Вероятностная тематическая модель (BTM) строит интерпретируемое представление коллекции текстовых документов, описывая каждый жокумент дискретным распределением на множестве тем, каждую тему - дискретным распределением на множестве терминов. Рассмотрен обобщенный EM-алгоритм с эвристиками сглаживания, сэмплирования, робастности и разрежевания, позволяющий при различных сочетаниях этих эвристик получать как известные тематические модели PLSA (probabilistic latent semantic analysis), LDA (latent Dirichlet ...
Добавлено: 6 мая 2014 г.