Kernel Measures of Independence for Non-IID Data

Zhang, X; Song, L; Gretton, A; Smola, A

Kernel Measures of Independence for Non-IID Data

Zhang, X., Song, L., Gretton, A., & Smola, A. (2009). Kernel Measures of Independence for Non-IID Data. In D., Koller, D., Schuurmans, Y., Bengio, & L., Bottou (Eds.), Advances in neural information processing systems 21 (pp. 1937-1944). Red Hook, NY, USA: Curran.

Item is 公開

表示: 全項目非表示: 全項目

基本情報

表示: 非表示:

アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C485-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-DE61-7

資料種別: 会議論文

ファイル

表示: ファイル

作成者

表示:

非表示:

作成者:
Zhang, X, 著者
Song, L, 著者
Gretton, A^{1, 2}, 著者
Smola, A, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794

内容説明

表示:

非表示:

キーワード: -

要旨: Many machine learning algorithms can be formulated in the framework of statistical independence such as the Hilbert Schmidt Independence Criterion. In this paper, we extend this criterion to deal with structured and interdependent observations. This is achieved by modeling the structures using undirected graphical models and comparing the Hilbert space embeddings of distributions. We apply this new criterion to independent component analysis and sequence clustering.

資料詳細

表示:

非表示:

言語:

日付: 出版: 2009-06

出版の状態: 出版

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 5465

学位: -

訴訟

表示:

Project information

表示:

出版物 1

表示:

非表示:

出版物名: Advances in neural information processing systems 21

種別: 会議論文集

著者・編者:
Koller, D, 編集者
Schuurmans, D, 編集者
Bengio, Y, 編集者
Bottou, L, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Red Hook, NY, USA : Curran

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1937 - 1944 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-60560-949-2

アイテム詳細

基本情報

ファイル

関連URL

作成者

内容説明

資料詳細

関連イベント

訴訟

Project information

出版物 1