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基于对数索勒维不等式的期望最大化算法快速收敛
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
利用构建Wasserstein空间梯度流的工具，将分析技术应用于Euclidean空间上的交替最小化算法的理解，并扩展到Expectation Maximization（EM）算法。通过推广log-Sobolev不等式，获得了有限样本误差界和EM算法的指数级收敛。分析技术足够灵活，可以分析EM算法的几个变种。
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关键要点
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利用Wasserstein空间梯度流的工具分析Euclidean空间上的交替最小化算法。
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将交替最小化算法的理解扩展到Expectation Maximization（EM）算法。
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通过推广log-Sobolev不等式获得有限样本误差界和EM算法的指数级收敛。
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分析技术足够灵活，可以分析EM算法的多个变种。
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