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混合噪声和条件深度推理网络的后验估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了高维潜变量模型推断中期望最大化算法的应用，提出了一种新的高维EM算法，将稀疏结构融入参数估计中，并基于估计值提出了新的推论程序来测试假设和构建置信区间。这个算法为广泛的统计模型提供了高维最先进的估计和可计算的渐近推断方法。
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关键要点
- 本文介绍了高维潜变量模型推断中期望最大化算法的应用。
- 提出了一种新的高维EM算法，将稀疏结构融入参数估计中。
- 基于估计值，提出了新的推论程序来测试假设和构建置信区间。
- 该算法为广泛的统计模型提供了高维最先进的估计和可计算的渐近推断方法。
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