The generative self-organizing map: a probabilistic generalization of Kohonen's SOM - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport Technique) Année : 2002

The generative self-organizing map: a probabilistic generalization of Kohonen's SOM

Jakob Verbeek
Nikos Vlassis
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 853678
Ben Krose
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 853721

Résumé

We present a variational Expectation-Maximization algorithm to learn proba- bilistic mixture models. The algorithm is similar to Kohonen's Self-Organizing Map algorithm and can be applied on any mixture model for which we can find a standard Expectation Maximization algorithm. We maximize the variational free- energy which sums data log-likelihood and Kullback-Leibler divergence between the neighborhood function and the posterior distribution on the components, given data. We illustrate the algorithm with an application on word clustering.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format : Figure, Image
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Dates et versions

inria-00321505 , version 1 (16-02-2011)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00321505 , version 1

Citer

Jakob Verbeek, Nikos Vlassis, Ben Krose. The generative self-organizing map: a probabilistic generalization of Kohonen's SOM. [Technical Report] IAS-UVA-02-03, 2002. ⟨inria-00321505⟩

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