Contributions: SAGE

• Space Alternating Generalized Expectation (SAGE) Maximization algorithm provides an iterative approach to parameter estimation when direct maximization of the likelihood function may be infeasible.

• Complexity is less  in those applications where convergence rate  is fast.

• SAGE is a low  complexity algorithm for DSL as only one iteration is required for convergence.

• Starting from some  initial guess, each iteration consists of  two steps

• • • E-step (Expectation step)
    • M-step (Maximization step)