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Bayesian Learning in Sparse Graphical Factor Models via Variational Mean-Field Annealing

We describe a class of sparse latent factor models, called graphical factor models (GFMs), and relevant sparse learning algorithms for posterior mode estimation. Linear, Gaussian GFMs have sparse, orthogonal factor loadings matrices, that, in addition to sparsity of the implied covariance matrices,...

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Detalhes bibliográficos
Main Authors: Yoshida, Ryo, West, Mike
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2010
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2947451/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20890391
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