EM-алгоритм

Вывод, оценивание и принятие решений по данным

Иногда важнейшая переменная — та, которую вы никогда не наблюдаете. Из какого кластера эта точка? Какая тема породила этот документ? Эти скрытые латентные переменные Z делают максимальное правдоподобие сложным: нельзя просто максимизировать лог-правдоподобие, потому что теперь в нём сумма внутри логарифма. EM-алгоритм — изящное решение.

EM разбивает сложную совместную оптимизацию на два простых чередующихся шага, повторяемых до сходимости:

Величина, которую EM толкает вверх каждый раунд, — нижняя граница лог-правдоподобия, называемая ELBO (нижняя граница доказательства). E-шаг затягивает границу; M-шаг поднимает её.

Где это встречается в MLEM — движок смесей Гауссов и кластеризации, а его структура E/M — концептуальный предок вариационных автокодировщиков. Энкодер VAE играет роль E-шага (вывод латентного z), декодер и цель ELBO — M-шаг. Паттерн «максимизировать нижнюю границу, чередуя вывод латентных и обновление параметров» повсюду в современных моделях с латентными переменными.
▶ EM-алгоритм
← Генеративные и дискриминативные моделиНеравенства концентрации (кратко) →