Density power divergence (DPD) [Basu et al. (1998), Biometrika], designed to estimate the underlying distribution of the observations robustly, comprises an integral term of the power of the parametric density models to be estimated. While the explicit form of the integral term can be obtained for some specific densities (such as normal density and exponential density), its computational intractability has prohibited the application of DPD-based estimation to more general parametric densities, over a quarter of a century since the proposal of DPD. This study proposes a stochastic optimization approach to minimize DPD for general parametric density models and explains its adequacy by referring to conventional theories on stochastic optimization. The proposed approach also can be applied to the minimization of another density power-based $\gamma$-divergence with the aid of unnormalized models [Kanamori and Fujisawa (2015), Biometrika].


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分布式并行数据库(DPD)在所有传统的以及新兴的数据库研究领域中发表论文,包括:数据集成、数据共享、安全和隐私、事务管理、流程和工作流管理、信息提取、查询处理和优化、分析大型数据集的挖掘和可视化、存储、数据碎片,放置和分配复制协议、可靠性、容错、持久性、保留、性能和可伸缩性以及各种通信和传播平台及中间件的使用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/dpd/
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