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Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm

Auteur :	Michael I Jordan; Robert A Jacobs; MASSACHUSETTS INST OF TECH CAMBRIDGE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LAB.
Éditeur :	Ft. Belvoir Defense Technical Information Center 06 AUG 1993.
Édition/format :	Livre électronique : Anglais
Résumé :	We present a tree-structured architecture for supervised learning. The statistical model underlying the architecture is a hierarchical mixture model in which both the mixture coefficients and the mixture components are generalized linear models (GLIM's). Learning is treated as a maximum likelihood problem; in particular, we present an Expectation-Maximization (EM) algorithm for adjusting the parameters of the architecture. We also develop an on-line learning algorithm in which the parameters are updated incrementally. Comparative simulation results are presented in the robot dynamics domain.  Lire la suite...
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