带有不可忽略缺失数据的非线性再生散度模型的统计推断的中期报告.docx

带有不可忽略缺失数据的非线性再生散度模型的统计推断的中期报告 这篇中期报告旨在介绍带有不可忽略缺失数据的非线性再生散度模型的统计推断进展情况。具体而言，该模型对于缺失值的处理是通过使用基于深度神经网络的生成式模型来填补缺失数据。同时，该模型采用再生核技术，通过最大化散度测量来确定模型参数。这种方法的优点是可用于处理高维数据且能够更好地模拟数据分布的非线性性质。 我们的研究目标是开发一种有效的模型，能够处理各种类型的数据集，并表现出很强的预测性能。我们将这个问题作为生成式建模和分类的组合问题来解决。我们的模型使用了一种称为多层感知机（MLP）的深度神经网络，并采用了一种称为再生核（RK）的技术来进行模型参数估计。该方法使用由一组基函数构成的核来计算散度（或距离）测量，同时确保计算效率和可解释性。 尽管当前的实验结果还不够成熟，但我们的研究已经取得了一些初步进展。我们目前的研究内容主要包括：实现基于RK的统计方法来进行模型参数估计；进一步探究如何利用生成式模型来处理缺失数据；开发有效的评估指标来评价模型的信任度和可靠性。 我们的研究最终目标是建立一个可扩展的统计框架，用于处理具有复杂分布结构的高维数据集。我们认为，我们的的研究工作将有望对生物统计学、遥感地理信息、图像识别/分类和自然语言处理等领域的数据分析和模型构建有着重要的应用价值。