Produkt av experter

Product of experts (PoE) är en maskininlärningsteknik . Den modellerar en sannolikhetsfördelning genom att kombinera resultatet från flera enklare distributioner. Det föreslogs av Geoffrey Hinton , tillsammans med en algoritm för att träna parametrarna för ett sådant system.

Kärnidén är att kombinera flera sannolikhetsfördelningar ("experter") genom att multiplicera deras densitetsfunktioner - vilket gör att PoE-klassificeringen liknar en "och"-operation. Detta gör att varje expert kan fatta beslut utifrån ett fåtal dimensioner utan att behöva täcka hela dimensionaliteten av ett problem.

Detta är relaterat till (men ganska annorlunda från) en blandningsmodell , där flera sannolikhetsfördelningar kombineras via en "eller"-operation, som är en viktad summa av deras densitetsfunktioner.

externa länkar

•     Hinton, Geoffrey E. (2002). "Utbildning av experter genom att minimera kontrasterande skillnader" (PDF) . Neural beräkning . 14 (8): 1771–1800. CiteSeerX 10.1.1.35.8613 . doi : 10.1162/089976602760128018 . PMID 12180402 . S2CID 207596505 . Hämtad 2009-10-25 .