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上级 73ab800f

README.md

+1 −0
原始行号 差异行号 差异行
@@ -62,6 +62,7 @@ You can use [jupyter notebook example](Example_DAGMM.ipynb). 
This example uses random samples of mixture of gaussian.

(need sklearn)



# Notes

## GMM Implementation

The equation to calculate "energy" for each sample in the original paper

uses direct expression of multivariate gaussian distribution which

README_ja.md

+1 −2
原始行号 差异行号 差异行
@@ -64,8 +64,7 @@ Jupyter notebook での[実行サンプル](./Example_DAGMM_ja.ipynb)を用意 
(sklearn が必要です)



# 補足



# 混合正規分布(GMM)の実装について

## 混合正規分布(GMM)の実装について

論文では、エネルギーの定式化で混合正規分布の直接的な表記がされています。

この算出では、多次元正規分布の逆行列が必要となりますが、場合によっては

逆行列の計算ができません。