44、分布式多模态主题模型与物联网路由方案研究

分布式多模态主题模型与物联网路由方案研究

分布式多模态主题模型相关内容

模型基础与HdiPLSA

在处理文本数据时，有一些基础的模型和概念。例如，存在一些矩阵定义：
- ([H]def ([H], [WTX]/[WTWH]))
- ([W]def ([W], [XHT]/[WHHT]))

当矩阵未简化时保持稳定，一种不太正式但更直观的解释可将其视为大梯度斜率，大梯度斜率记录如下：
- ([H]defH - (n, (WTWH] - WTX)))
- ([W]defW - (C, -[XHT - WHHT]))

概率潜在语义分析（HdiPLSA）是概率框架下的一种信息建模方法。数据从各种视角节点分布，如名称节点和从节点。HdiPLSA 有两种理解方式，一是潜在变量模型，二是矩阵分解。它是一种主题模型，是对潜在语义分析（LSA）的改进，旨在通过用以下公式替换 LSA 中的奇异值分解（SVD）从语料库中找到潜在主题：
[P(D, W)def (P(D), Z [P(Z|D), p(W|Z) ]

这里，(P(D))、(P(Z|D)) 和 (P(W|Z)) 是表示的参数。(P(D)) 从数量上直接评估，(P(Z|D)) 和 (P(W|Z)) 是多项分布模型，通过期望最大化（EM）算法进行训练。有趣的是，(P(D,W)) 还可以通过不同的参数组合进行一致参数化：
[P(D, W)def Z (P(Z), P(D|Z), P(W|Z)]

主题概率 (P (Z)) 对应单个主题的概率斜矩阵，已知主题的文档概率 (P (D | Z)) 对应矩阵主题 U - 文档，给定主题上的