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基于 Kullback-Leibler 散度的概率性预测协调正则化
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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
本研究提出了一种融合异构数据集后验分布的方法，基于均值场假设和简单的分配和平均方法，并通过正则化分配问题的变体来解决。该算法易于描述和实现，效率高，并在运动捕捉分析，主题建模和贝叶斯神经网络联合学习方面具有竞争力。
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关键要点
- 本研究提出了一种融合异构数据集后验分布的方法。
- 该算法基于均值场假设和简单的分配和平均方法。
- 通过正则化分配问题的变体来解决分配问题。
- 对于指数族变分分布，提出了一个有效的非参数算法。
- 该算法易于描述和实现，效率高。
- 在运动捕捉分析、主题建模和贝叶斯神经网络联合学习方面具有竞争力。
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