Analyse en composantes indépendantes et réseaux bayésiens

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dc.contributor.author BACH, Francis R. -
dc.contributor.author JORDAN, Michael I. -
dc.date.accessioned 2007-11-30T10:23:54Z
dc.date.available 2007-11-30T10:23:54Z
dc.date.issued 2003 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/13573
dc.description.abstract - Une généralisation de l'analyse en composantes indépendantes (ACI) est introduite: au lieu de déterminer une application linéaire qui rend les composantes indépendantes, nous cherchons une application linéaire qui rend les composantes modélisables par un réseau Bayésien dont la structure est un arbre. Ce nouveau modèle, que nous dénommons TCA (Tree-dependent Component Analysis), permet de relaxer l'hypothèse d'indépendance et d'adapter la structure de dépendance aux observations. En particulier, lorsque l'arbre a plusieurs composantes connexes, notre méthode permet de trouver des « amas » de composantes de telle sorte que les composantes à l'intérieur d'un amas sont dépendantes les unes des autres, mais indépendantes de composantes dans d'autres amas. Notre approche s'applique aussi bien à des sources intemporelles et non Gaussienne qu'à des sources stationaires. fr
dc.format.extent 91805 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images en_US
dc.relation.ispartof 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, FRA, 2003 fr
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation fr
dc.source 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, 2003 ; p. 415-418 fr
dc.title Analyse en composantes indépendantes et réseaux bayésiens fr
dc.type conference-meeting-part en_US
dc.contributor.affiliation Computer Science Division University of California, Berkeley, CA 94720, USA fr
dc.contributor.affiliation Computer Science Division and Department of Statistics University of California, Berkeley, CA 94720, USA fr


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PDF A189.pdf 91.80Kb

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