Latent Dirichlet Distribution

最新推荐文章于 2024-09-13 13:53:44 发布
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本文整理自吴立德老师的概率主题模型课程视频，详细介绍了如何使用概率方法来处理文本数据并发现潜在的主题结构。

整理自吴立德老师讲的概率主题模型

视频连接：http://www.youku.com/playlist_show/id_22935176.html



































   







自然语言处理之话题建模：Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型原理
zhubeibei168的博客
09-25 1108
LDA模型是一种强大的话题建模工具，它通过统计方法揭示文本数据中的潜在话题结构。通过本教程，您应该能够理解LDA模型的基本原理，并使用Python和Gensim库实现和应用LDA模型。注意：上述代码示例仅为简化版，实际应用中可能需要对文本进行更复杂的预处理，例如去除停用词、词干提取等。此外，LDA模型的参数（如话题数量、迭代次数等）可能需要根据具体任务和数据进行调整。概率图模型(Graphical Model)是一种利用图论中的图形来表示变量间的依赖关系和条件独立性的统计模型。
自然语言处理之话题建模：Latent Dirichlet Allocation (LDA)：LDA模型的评估与优化
最新发布
zhubeibei168的博客
09-25 1119
Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种基于概率的统计模型，用于从文档集合中自动发现隐藏的主题结构。LDA模型假设文档由多个主题混合而成，每个主题由一系列词语的概率分布构成。这种模型能够揭示文档集合中词语与主题之间的潜在关联，从而实现话题建模。
论文笔记：Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for FER
msy1412的博客
04-13 1973
Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for Facial Expression Recognition CVPR21的表情识别，主要解决标签模糊的问题，提出一种潜在标签挖掘的方法和一种sample间的不确定性评估方法。 ...
从Autoencoder到VAE及其变体
Raymond_Love的博客
03-11 6269
本文主要是对博文1进行翻译；其中“VAE with AF Prior”小节中大部分转自博文2。 博文1：《From Autoencoder to Beta-VAE》 链接 博文2：《干货 | 你的 KL 散度 vanish 了吗？》 链接 符号定义 1. Autoencoder, 2006 [paper] 自编码器Autoencoder，是一个神经网络，采用无监督的方式学习一个Identity Function（一致变换）：先对数据进行有效的压缩，然后再重建原始输入。 它由两部分组成： En
Dirichlet Distribution狄利克雷分布 / Latent Dirichlet Allocation （LDA）隐藏狄利克雷概念的理解
weixin_43120238的博客
11-07 1103
目录： Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 Bayesian Generative Models 贝叶斯生成模型 Mixture Models and the EM algorithm 混合模型及EM算法 Latent Semantic Indexing (LSA) Latent Dirichelt Allocation (LDA) Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 定义： 狄利克雷分布 Dir(a) 是由一个向量 theta（全为正实数） 所表示
LDA: 从头到尾彻底理解LDA (Latent Dirichlet Allocation)
Work Hard, Play Harder!
12-14 2万+
LDA (Latent Dirichlet ), 潜在狄利克雷分布，从头到尾详细理解， 参数估计详细介绍。
Dirichlet Distribution（狄利克雷分布）与Dirichlet Process（狄利克雷过程）
qy20115549的博客
08-27 5988
请看，我师兄的写的文章http://www.datalearner.com/blog/1051459673766843
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
nanxiaotao的博客
09-13 1426
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
Latent Dirichlet Allocation算法论文
09-18
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是一种概率主题模型，主要用于文本数据的分析。它由David Blei、Michael Jordan和Paul Ng在2003年提出，是统计建模领域的一次重大突破，特别是在自然语言...
隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation）
Jiashilin
09-13 1746
隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, 注意机器学习还有一个LDA，即线性判别分析(线性判别分析https://blog.youkuaiyun.com/qq_35290785/article/details/89851172) LDA贝叶斯模型 　　　　LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在朴素贝叶...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型
热门推荐
CarlXie
12-24 8万+
LDA于2003年由 David Blei, Andrew Ng和 Michael I. Jordan提出，因为模型的简单和有效，掀起了主题模型研究的波浪。虽然说LDA模型简单，但是它的数学推导却不是那么平易近人，一般初学者会深陷数学细节推导中不能自拔。于是牛人们看不下去了，纷纷站出来发表了各种教程。国内方面rickjin有著名的《LDA数学八卦》，国外的Gregor Heinrich有著名的《P...
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）
Michael是个半路程序员
05-06 1万+
文章目录 潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002年由Blei等提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。 LDA模型是文本集合的生成概率模型。假设每个文本由话题的一个多项分布表示，每个话题由单词的一个多项分布表示，特别假设文本的话题分布的先验分布是...
主题模型——Latent Dirichlet allocation(隐含狄利克雷分布)LDA
Black Mamba的博客
03-22 1482
LDA是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。[1] 这里，先附上原论文中LDA的图模型表示。[2] NOTE：上图中的方框（platenotation）用来表示图模型重复的变量。外层的框表示文档，内层的框表示在一个文档中的词和主题。 没写完，有时间继续写。 [1]https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Di...
（2020，latent space）解释用于语义面部编辑的GAN的隐空间
qq_44681809的博客
03-17 1741
在本文，提出了一个新的架构 InterFaceGAN，通过解释由GAN学到的隐语义（latent semantics），进行语义的面部编辑。在该框架中，我们详细地研究隐空间中的不同语义是如何被编码的。我们发现，在线性变形（linear transformations）之后，训练良好的生成模型的 latent code 学习到了一个分离的（disentangled）表示（representation）。我们研究分离各种语义，并设法将一些纠缠的语义与子空间投影分离，从而更精确地控制面部属性。
Latent Dirichlet Allocation详解
zhywsh的专栏
09-01 5584
Latent Dirichlet Allocation David.M.Blei Andrew.Y.Ng Michael.I.Jordan JMLR2003 （可google到） 原文的主要内容     有两种方法设计分类器：     1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；     2. generative model，就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法：混合高斯模型GMM;非参数方法Parzen窗。然后再充分挖掘模型，用以分类。例如Bay
GAN学习手册（一）对训练normal distribution的解读
YUxuaN0721的博客
06-24 705
GAN训练normal distribution的解读
[Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Boltzmann Distribution
词语大杂烩
11-06 1353
使用Boltzmann distribution还是Gibbs distribution作为题目纠结了一阵子，选择前者可能只是因为听起来“高大上”一些。本章将会聊一些关于信息、能量这方面的东西，体会“交叉学科”的魅力。 In statistical mechanics and mathematics, a Boltzmann distribution (also called Gibbs
【论文阅读】Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise UncertaintyEstimation for Facial
qq_42785704的博客
03-25 4011
在讲方法之前，作者提出了一个概念：给定一个样本，这个样本的标签是确定的，即，但是有的样本本身表达的情绪就很模糊，标签其实是不太确定的，就跟下面这张图里的两个样本一样。所以作者提出了一种标签潜在分布，这个代表的是该样本被分成其他类别的概率分布。且 该网络结构包含以下几个部分：（1）C个挖掘潜在分布的辅助分枝，一个具有相同结构的目标分枝。（2）两两非确定性估计，其中不确定性估计模型由两个FC层组成。每个辅助分枝都充当C-1类的分类器去寻找样本x的潜在分布。 和联合指导目标分枝，此外...
Gensim官方教程翻译（七）——分布式潜在语义分析案例（Distributed Latent Semantic Analysis）
在路上吗
07-06 5230
本文主要记录了使用gensim进行分布式潜在语义分析计算的方法。
LDA的Matlab实现：Latent Dirichlet Allocation参考代码
LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分布）是一种广泛应用于文本挖掘和自然语言处理领域的概率生成模型，用于从文档集合中发现潜在的主题结构。本文件标题为“LDA的matlab版本（Latent Dirichlet ...
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