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一种新的多媒体分类方法：基于狄利克雷过程的贝叶斯归纳认知算法
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上传时间: 2021-02-23
详细说明：本文提出一种基于狄利克雷过程的贝叶斯归纳认知算法，用于虚拟现实多媒体信息数据分类。 我们提出了一种贝叶斯归纳认知算法框架模型，用于对虚拟现实多媒体数据中的场景进行分类。 多媒体可以在不同的镜头之间切换，未知物体可以多次离开或进入场景，并且可以对场景进行分类。 该算法由贝叶斯归纳认知部分和狄利克雷过程部分组成。 与传统的基于距离的聚集分类算法相比，该算法具有多个优点。 基于Dirichlet过程假设检验的归纳认知算法的贝叶斯算法用于确定哪些合并是有利的，并输出推荐的景深。 该算法可以解释为Dirichlet过程混合模型的一种新颖的自下而上的近似推断方法。 我们描述了学习模型超参数，计算预测分布和
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