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an expectation-maximization algorithm
Vertaling van "an expectation-maximization algorithm" in Frans
un algorithme espérance-maximisation
un algorithme d'espérance-maximisation
Weakly parametric models with piecewise constant baseline hazard and rate functions are specified and an expectation-maximization algorithm is described for model fitting.
Des modèles paramétriques faibles avec des fonctions de risque de base et de taux constantes par morceaux sont précisés et un algorithme espérance-maximisation est décrit pour l'ajustement du modèle.
These models are then used in a source separation framework, for performing maximum a posteriori estimation of the mixing filters by means of an expectation-maximization algorithm.
Ces modèles sont ensuite utilisés dans une méthode de séparation de sources où les filtres sont estimés au sens du maximum a posteriori, par un algorithme espérance-maximisation.
By exploiting a mixture model representation of this penalty, we show that a suitably chosen set of latent variables enables to derive an expectation-maximization algorithm to obtain a maximum a posteriori estimate of the completed low-rank matrix.
En exploitant une représentation de modèle de mélange de cette pénalité, nous montrons qu'un ensemble de variables latentes convenablement choisi permet de développer un algorithme espérance-maximisation afin d'obtenir un maximum a posteriori de la matrice de rang faible complétée.
developed and implemented on GPU a multigrid/multiframe approach of an expectation-maximization algorithm for list-mode acquisitions (MGMF-LMEM).
Le développement et l'implantation sur GPU de l'approche Multigrilles/Multitrames pour accélérer l'algorithme LMEM (List-Mode Expectation-Maximization).
Next, an Expectation-Maximization algorithm for the estimation of the model parameters is proposed.
Un algorithme de type EM pour l'estimation des paramètres du modèle est proposé.
An expectation-maximization algorithm and the Bayesian information criterion are used for parameter estimation and model selection, respectively.
Un algorithme d'espérance-maximisation et le critère d'information bayésien sont utilisés respectivement pour l'estimation des paramètres et la sélection de modèles.
This coding scheme is based on non-binary LDPC codes and on an Expectation-Maximization algorithm.
Ce schéma de codage s'appuie sur des codes LDPC non-binaires et sur un algorithme de type Espérance-Maximisation.
Method according to any of the preceding claims, wherein the iterative signal estimation algorithm includes performing an expectation-maximization algorithm.
L'algorithme d'estimation itérative d'un signal comporte un algorithme de maximisation de l'espérance mathématique.
Finally, we develop a source separation method based on an expectation-maximization algorithm which exploits priors on the mixing filters in order to perform maximum a posteriori estimation.
Nous développons finalement une méthode de séparation de sources basée sur un algorithme espérance-maximisation et permettant d'exploiter ces modèles par l'intermédiaire d'a priori sur les filtres de mélange, dans le cadre d'une estimation au sens du maximum a posteriori.
Maximum likelihood estimates for the parameters are calculated using an expectation-maximization algorithm, where Aitken's acceleration is used to determine convergence and the BIC is used to select the number of mixture components.
Les estimateurs du maximum de vraisemblance pour les paramètres sont calculés grâce à un algorithme d'espérance-maximisation, alors que l'accélération d'Aitken est utilisée pour déterminer la convergence et le critère d'information bayésien permet de choisir le nombre de composantes du mélange.
By exploiting a mixture model representation of this penalty, we show that a suitably chosen set of latent variables enables to derive an expectation-maximization algorithm to obtain a maximum a posteriori estimate of the completed low-rank matrix.
En exploitant une représentation de modèle de mélange de cette pénalité, nous montrons qu'un ensemble de variables latentes convenablement choisi permet de développer un algorithme espérance-maximisation afin d'obtenir un maximum a posteriori de la matrice de rang faible complétée.
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