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Abstract. We tackle the general linear instantaneous model (possibly underdetermined and noisy) where we model the source prior with a Student t distribution. I The conjugate-exponential characterisation of 做了什么 the t distribution as an infinite mixture of scaled Gaussians enables us to do efficient inference. We study two well-known inference methods, Gibbs sampler and variational Bayes forM Bayesian source separation. We derive both techniques as local message passing algorithms to highlight their algorithmic similarities and to contrast their different convergence characteristics and computational requirements. Our simulation results suggest that typical posterior distributions in source separation R have multiple local maxima. Therefore we propose a hybrid approach where we explore the state space with a Gibbs sampler and then switch to a deterministic algorithm. This approach 主要发现是 seems to be able to combine the speed of the variational approach 什么 with the robustness of the Gibbs sampler. D
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致谢 参考文献 补充材料(Supporting material)
Title, Author and Affiliation
文题:简洁、清楚、充分地表达文章内容,避免无意义的词 作者:唯一标识(统一性),无职位信息,指明通讯作者 确认所有作者都对文章作出了贡献,并同意发表文章 作者排序: 第一作者是对数据收集和分析以及论文撰写负有主要责 任的人 最后一位作者,通常是有学术地位的研究人员,对整个 研究负有责任; 位列中间者的顺序则视其对研究所做出的贡献而定 通讯作者的排名是不重要的,但一旦选择成为了通讯作 者,就要对这篇文章在审阅过程中的所有通信交流质询 做出负责的回应。 作者机构:所有作者的机构信息
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