LDA变分推断笔记

最新推荐文章于 2023-08-21 22:29:20 发布
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1、在变分推断LDA里，隐变量θ直接使用了γ来推断，所以在EM迭代的时候得到的γ被近似认为就是隐变量θ。不需要在由q(θ|γ)采样生成

机器学习(2) 变分推断
GZHermit的博客
03-26 4139
变分 对于普通的函数f(x)f(x)，我们可以认为ff是一个关于xx的一个实数算子，其作用是将实数xx映射到实数f(x)f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子FF，它是关于f(x)f(x)的函数算子，可以将f(x)f(x)映射成实数F(f(x))F(f(x)) 。对于f(x)f(x)我们是通过改变x来求出f(x)f(x)的极值，而在变分中这个xx会被替换成一个函数y(x)y(x)，我们通过
变分推断（Variational Inference）
最新发布
梁小憨憨的博客
12-04 1565
本篇博客的推到内容全部来自 变分推断(Variational Inference)初探，原本博客内容写的非常清楚，请感兴趣的读者移步原博客，这里只当作笔记整理，方便以后查阅。
LDA的变分推断
zhaoyongbiao的专栏
11-10 1564
lda，latent diriclet allocation,是一个最基本的bayesian模型。本文要研究lda基于变分的推导方法。意义是重大的。 一、符号的定义 : the number of topics  : the number of documents  : the number of terms in vocabulary  : index topic  : in
Python-PyTorch自编码变分推断主题模型
08-09
(PyTorch)自编码变分推断主题模型
LDA模型解析(变分推断)
haiyangliqi的专栏
11-29 1031
最近写了一点LDA的学习笔记，因为文件较大，完整内容发起了太麻烦，就给个链接，大家下载。 http://vdisk.weibo.com/s/u6PFQuxct65cY
机器学习主题模型之LDA参数求解——变分推断+EM近似
liuy9803的博客
07-22 8719
由上一篇可知LDA主要有两个任务：对现有文集确定LDA模型参数α、η的值；或对一篇新文档，根据模型确定隐变量的分布p(β,z,θ|w,α,η)。由于无法直接求出这个后验分布，因此可以考虑使用Laplace近似、变分近似、MCMC、Gibbs采样法等算法求解。   1、变分推断（variational inference） 我们希望找到合适的α、η使对似然函数最大化，并求出隐变量的条件概率...
LDA主题模型学习笔记3：变分推断(E-step)
July's Pensieve
06-10 8992
上文《LDA主题模型学习笔记：求解隐变量和模型参数（EM思想）》中在E-step我们要用变分推断求解如下的优化问题： (γ∗,ϕ∗)=argmin(γ,ϕ)D(q(θ,z|γ,ϕ)||p(θ,z|w,α,β))(\gamma^*,\phi^*)=argmin_{(\gamma,\phi)} D(q(\theta,\mathbf z|\gamma,\phi)||p(\theta,\mathbf z|
笔记分享｜机器学习·概率图模型
Ming_Fan1的博客
12-04 333
笔记内容： 绪论：频率模型vs贝叶斯模型 一、概率图模型 二、贝叶斯网络 三、马尔可夫随机场 四、推断 五、变分推断（系列十二） 六、MCMC（系列十三） 来源是b站某大佬白板推导系列九概率图模型+系列十二变分推断+系列十三MCMC。是一个有强迫症必须不能写歪又努力不跳步又努力让各主题独立的大佬。没有系统看大佬的视频，一般都是看不懂了再找大佬，真的各系列独立！(◐‿◑) 比较喜欢手写笔记^ _ ^电子版会有很多限制ಠ_ಠ 写纸上我又好怕哪天不见了，就发到这里来喽◉‿◉ 这个系列真的好长好长，占
LDA数学八卦笔记
07-04
- 探讨如何通过算法推断给定文档集的潜在主题分布，可能包括各种推断方法如变分推断等。 0.6.3 Gibbs采样在LDA中的应用（Gibbs Sampling in LDA） - 阐述Gibbs采样在LDA中如何用于参数的估计和主题的推断。 ...
PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）
热门推荐
Nietzsche2015的专栏
02-03 1万+
第十章的主要内容是变分推断（Variational Inference），由中科院自动化所戴玮博士（前后分三次讲完。精彩内容有：为什么需要近似推断、变分推断用到的KL散度、根据平均场（Mean Field）思想的分解以及迭代求最优解的推导，最后用了三个例子来加深理解。
variational inference
xyqzki的专栏
12-19 7210
theta: org parameter, theta_P: variational parameter 1. goal: 估计p(z|x) 2. 找p(x|theta)likelihood的lower bound，再max这个lower bound 就能找到 p(z|x)的近似分布q(z|theta_P) 3. 找complete likelihood   ln[p(x,z
文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法
weixin_34362790的博客
11-09 647
1.变分推断EM算法求解LDA的思路 　　　　首先，回顾LDA的模型图如下： 　　 　　　　变分推断EM算法希望通过“变分推断(Variational Inference)”和EM算法来得到LDA模型的文档主题分布和主题词分布。首先来看EM算法在这里的使用，我们的模型里面有隐藏变量θ,β,z，模型的参数是α,η。为了求出模型参数和对应的隐藏变量分布，E...
lda的变分推理
nywsp的专栏
01-29 3296
上文， lda 原理及变形  ，我们提到  e-step 我们要用变分推理的方法求解如下的优化问题：                         所以，这里用了其他的方法来求解。             我们提到的函数可以转化为log似然函数。根据逻辑似然函数的jesen 不等式性质，我们可以找到 log似然函数的下界。                        （
变分推断
Andy_shenzl的博客
08-21 501
背景 频率角度–>优化问题 回归问题： model:f(w)=WTxf(w)=W^Txf(w)=WTx 策略：loss function:L(W)=∑i=1N∣∣WTxi−yi∣∣2L(W)=\sum_{i=1}^N||W^Tx_i-y_i||^2L(W)=∑i=1N​∣∣WTxi​−yi​∣∣2,D=(xi,yi)D=(x_i,y_i)D=(xi​,yi​),w=arg  minL(w)w=arg \,\,minL(w)w=argminL(w)–无约束优化 算法：1. 解析解 ∂L∂w=0\fra
变分推断 python_变分推断之高斯混合模型(案例及代码)
weixin_39543835的博客
12-08 966
变分推断之高斯混合模型(案例及代码)标签：#变分推断##高斯混合模型#时间：2019/02/14 15:44:16作者：十七岁的雨季本文作者：合肥工业大学 管理学院 钱洋 email：1563178220@qq.com 内容可能有不到之处，欢迎交流。**未经本人允许禁止转载。****本博客对应的优快云网址为**：https://blog.youkuaiyun.com/qy20115549/article/d...
机器学习：LDA_数学基础_4：变分推断：EM基础
LandscapeMi
06-26 2692
导论 参数估计的方法 给定样本{x1,...xn}\{x_1,...x_n\},求参数 θ\theta 极大似然估计 极大后验估计 若存在隐变量 EM算法 采样 变分 选择一个容易计算的近似分布q(x)q(x)，使其尽可能的接近后验分布p(x|D)p(x|D) 变分法 分布的相似度 假定p∗(x)p^*(x)是真实（难解的）分布，q(x)q(x)是某个近似（容易解得）
机器学习之变分推断
weixin_45610907的博客
08-21 579
概率模型的中心任务就是求潜变量的后验概率分布pZ∣X，以及关于该后验的期望。前者是推断，后者是决策。px∣X​∫Z​px∣ZpZ∣XdZEpZ∣X​px∣Z)]​由此可见，对于后验概率分布的求解是十分重要的。。具体地，对于连续型随机变量，积分可能没有解析解，同时由于空间维度过高和被积函数复杂导致没有数值解；对于离散型随机变量，理论上是可以计算的，但是隐含状态的数量可能有指数多个，从而导致精确计算的计算代价过大。
变分推断（variational inference）
weixin_40248634的博客
06-13 3146
变分推断对观测值的边缘分布进行分解分解概率分布 把所有潜在变量和参数组成的集合记作Z\mathbf ZZ.观测变量的集合记作X\mathbf XX. 找到后验分布p(Z∣X)p(\mathbf Z|\mathbf X)p(Z∣X)的近似分布q(Z)q(\mathbf Z)q(Z), 用q(Z)q(\mathbf Z)q(Z)来逼近p(Z∣X)p(\mathbf Z|\mathbf X)p(Z∣X). 逼近的度量就是KL 散度。 通过Evidence lower Bound(ELOB) 目标函数的最小化 来间
超详尽的变分推断算法教程及例子
m0_46385527的博客
11-04 6272
1、变分推断的算法 在推导之前先陈述一下各个变量的含义 X：观测变量，Z:隐变量+参数 根据我们的贝叶斯公式，我们所要求的后验分布为： p(Z∣X)=p(X,Z)p(X) p(Z|X) = \frac {p(X,Z)}{p(X)} p(Z∣X)=p(X)p(X,Z)​ p(Z∣X)=p(X,Z)∫Zp(X∣Z)p(Z)dZ p(Z|X) = \frac {p(X,Z)}{\int_Z p(X|Z)p(Z)dZ} p(Z∣X)=∫Z​p(X∣Z)p(Z)dZp(X,Z)​ 很多时候p(Z∣X)p(Z|X)p(
LDA变分EM实现详解与C源代码剖析
2. 伪代码框架：为了帮助读者更好地理解和实现，作者提供了LDA变分EM的伪代码框架。它展示了算法的基本流程，包括从初始化参数开始，通过迭代E步和M步进行参数估计和优化，直至收敛。 3. 详细剖析：作者深入解析了...
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