Modele de recours hierarchique

1/pour le recours proposé à un évêque contre les décrets délivrés par les autorités qui lui sont soumis; L`indépendance conditionnelle des fluctuations à différents niveaux hiérarchiques signifie que le HDM a une propriété de Markov sur les niveaux, ce qui simplifie la fréquentation des schémas d`inférence. Voir [8] pour une discussion sur l`inférence Bayésienne approximative dans des modèles hiérarchiques indépendants sous condition de données statiques. Considérez l`empirique préalable implicite par l`équation 6 (7) où le précédent complet est maintenant limité au dernier niveau. L`équation 7 est semblable dans la forme à la précédente dans l`équation 5, mais maintenant factorise sur les niveaux; où des causes plus élevées placent des antécédents empiriques sur la dynamique du niveau ci-dessous. La factorisation de l`équation 7 est importante car on peut faire appel à des Bayes empiriques pour interpréter les dépendances conditionnelles. Dans les bayésiens empiriques [9], les restristions de la probabilité créent des antécédents empiriques qui partagent les propriétés de la probabilité et des antécédents. Par exemple, la prédiction g̃ (i) = g̃ (x̃ (i), ṽ (i)) joue le rôle d`une attente préalable sur ṽ (i − 1), mais elle doit être estimée en termes de x̃ (i), ṽ (i). En bref, une forme hiérarchique confère des modèles avec la capacité de construire leurs propres Priors. Ces antécédents formels ou structurels sont au cœur de nombreuses méthodes d`inférence et d`estimation, allant des analyses d`effets mixtes dans l`analyse des composantes de covariance classique à la détermination automatique de la pertinence dans l`apprentissage machine. La forme hiérarchique et le mouvement généralisé dans les HDMs les fournit respectivement à des antécédents empiriques structuraux et dynamiques. Cet article décrit les modèles dynamiques hiérarchiques (HDMs) et les revues un schéma variationnel générique pour leur inversion. Nous montrons ensuite que le cerveau a évolué l`équipement anatomique et physiologique nécessaire pour implémenter cette inversion, étant donné les données sensorielles.

Ces modèles sont généraux dans le sens où ils subsumer des variantes plus simples, telles que celles utilisées dans l`analyse des composants indépendants, par le biais de modèles de convolution non linéaires généralisées. La généralité des HDMs rend le schéma d`inversion un cadre utile qui couvre les procédures allant de l`estimation des composantes de variance, dans les modèles d`observation linéaire classique, à la déconvolution aveugle, en utilisant exactement le même formalisme et le même fonctionnement Équations. De façon critique, la nature de l`inversion se prête à une implémentation de réseau neuronal relativement simple qui partage de nombreuses similitudes formelles avec des hiérarchies corticales réelles dans le cerveau.

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