使用 EM 计算 GMM 参数时处理欠流答案

【问题标题】：Dealing with under flow while calculating GMM parameters using EM使用 EM 计算 GMM 参数时处理欠流
【发布时间】：2014-07-01 12:39:41
【问题描述】：

我目前正在 matlab 中对 logspecrum 样本矩阵进行培训，我一直在处理下溢问题。我知道我需要使用 log 来处理下溢。不过，我仍在为 uderflow 苦苦挣扎，当我计算平均值（mue）时，因为它是负数，我无法使用日志，所以我需要下溢的实际值。这些是我正在使用的等式：

在 MATLAB 代码中，我在 oreder 中计算 log_tau 以避免下溢，但是在计算 mue 时，我需要 exp(log(tau)) 变为零。我附上了相关的 MATLAB 代码 **在我称之为变量 alpha 的代码中是 tau ...

for i = 1 : 50
        log_c = Logsum(log_alpha,1) - log(N);
        c = exp(log_c);
        mue = DataMat*alpha./(repmat(exp(Logsum(log_alpha,1)),FrameSize,1));
        log_abs_mue = log(abs(mue));
        log_SigmaSqr = log((DataMat.^2)*alpha) - repmat(Logsum(log_alpha,1),FrameSize,1) - 2*log_abs_mue;
        SigmaSqr = exp(log_SigmaSqr);
        for j=1:N
            rep_DataMat(:,:,j) = repmat(DataMat(:,j),1,M);
            log_gamma(j,:) = log_c - 0.5*(FrameSize*log(2*pi)+sum(log_SigmaSqr)) + sum((rep_DataMat(:,:,j) - mue).^2./(2*SigmaSqr));
        end
        log_alpha = log_gamma - repmat(Logsum(log_gamma,2),1,M);
        alpha = exp(log_alpha);
    end        
    c = exp(log_c);
    SigmaSqr = exp(log_SigmaSqr);

有人知道我如何避免这种情况吗？或者需要在代码中修复什么？

【问题讨论】：

标签： algorithm matlab signal-processing

【解决方案1】：

我所做的是将这一行添加到 MATLAB 代码中：

mue(isnan(mue))=0; %fix 0/0 problem

还有这个：

SigmaSqr(SigmaSqr==0)=1;%fix if mue_k = x_k

不确定这是否是最好的解决方案，但似乎可行... 有更好的主意吗？

【讨论】：