隐狄利克雷分布

最新推荐文章于 2024-07-25 15:05:43 发布
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博客围绕隐狄利克雷分布展开，但具体内容缺失。隐狄利克雷分布是信息技术领域相关概念，常用于文本挖掘等数据分析场景。
隐含狄利克雷分布(LDA)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
07-12 913
隐含狄利克雷分布(LDA)原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在文本分析和自然语言处理领域，面对海量文本数据时，如何有效挖掘文本间的主题关系成为一个核心挑战。隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet
【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性狄利克雷分布（LDiA）
weixin_39407597的博客
08-30 2097
LDiA生成的主题对人类来说更容易理解和解释。这是因为经常一起出现的词被分配给相同的主题，而人类的期望也是如此。
我对隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）的理解
wo的博客
02-22 1054
LDA应用场景 可以做文本内容提取，比如提取“穆斯林的葬礼”的主题，可能会提取出爱情主题，社会悲剧主题，比如提取“大圣归来影评”的主题，可能提取出怀旧主题，制作精良主题。而每个主题是用一些词语表示的，并非用一句完整的话阐述主题内容。你若想知道每个主题具体代表什么含义，可以通过主题词语自己主观猜测，或者把主题词语溯源到文本，自己读读文本总结。 名词介绍 在贝叶斯概率理论中，如果后验概率p(θ│x) 和先验概率p(θ) 满足同样的分布律，那么先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布p(θ)叫做似然函
LDA——隐狄利克雷分布
Blankit1的博客
03-03 683
1、二项分布与β\betaβ分布 1.1 二项分布 随机变量XXX可取的值为{0,1}\{0,1\}{0,1},XXX取1的概率为ppp，取0的概率为1−p1-p1−p。进行nnn次随机试验，XXX取1的次数为kkk: P(X=k)=Cnkpk(1−p)n−kP(X=k)=C_{n}^{k}p^{k}(1-p)^{n-k}P(X=k)=Cnk​pk(1−p)n−k 1.2 β\betaβ分布 f(...
The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 (PRML 2.2.1)
an_2015的博客
03-27 253
以下内容转自：http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/510/ cnblogs无法表示数学公式，原博客数学公式可以表达出来。 Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布。如何理解这句话，我们可以先举个例子：假设我们有一个骰子，其有六面，分别为{1,2,3,4,5,6}。现在我们做了10000次投掷的实验，得到的实验结果是六面分别出现了...
隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）
studyvcmfc的专栏
05-28 543
https://baike.baidu.com/item/%E9%9A%90%E5%90%AB%E7%8B%84%E5%88%A9%E5%85%8B%E9%9B%B7%E5%88%86%E5%B8%83/15716062?fromtitle=LDA&fromid=13489644&fr=aladdin
主题模型——隐含狄利克雷分布总结
qq_45312141的博客
05-13 2828
LDA1、主题模型LDA简介2、基础知识2.1贝叶公式2.2 Gamma函数2.3 四个分布2.3.1 二项分布2.3.2 多项分布2.3.3 beta分布2.3.4 Dirichlet分布2.3.5 共轭先验分布3、LDA3.1 Unigram Model3.2 PLSA Topic Model3.3 LDA 文本建模 1、主题模型LDA简介 隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，首先由Blei, David M.、吴恩达和Jordan, Michael
LDA(Latent Dirichlet Allocation)隐狄利克雷分布及Gibbs采样求解
nilgnaw的博客
11-23 1311
前言：LDA模型最开始是从周志华老师的机器学习的第14章最后一小节了解到的，但是书上写的很简略，看完不是很懂，而且课后题还建议自己编程实现LDA，所以上网查了下资料，以下是综合各种网上的资料之后的个人理解，欢迎批评指正。最后一篇参考文献是pLSA的，写的很详细。 是LDA是一种无监督的贝叶斯模型。也是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档按照概率分布的形式给出。还是一种无监督学习，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的是文档集和指定主题的个数。它是一种典型的词袋模型，它认为一篇文档是由一组词组成的集合，词
自然语言处理之LDA：文本主题模型之隐含狄利克雷分布（LDA）
qq_40216188的博客
06-22 819
自然语言处理之LDA：文本主题模型之隐含狄利克雷分布（LDA）一、朴素贝叶斯分析二、PLSA模型三、 基本函数知识3.1 词袋模型3.2 二项分布3.3 多项分布3.4 Gamma函数3.5 Beta分布3.6 共轭先验分布3.7 Dirichlet分布四、主题模型LDA（隐含狄利克雷分布）4.1 原理 一、朴素贝叶斯分析 朴素贝叶斯可以胜任多文本分类问题； 无法解决预料中一词多义和多词一义的问题，它更像是语法分析而非语义分析； 如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准
隐含狄利克雷分布
yunxinan的专栏
10-18 3879
隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，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。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。 LDA首先由Blei, David M.、吴恩达和Jordan,
狄利克雷分布
A place to record sth.
11-22 569
狄利克雷分布（Dirichlet Distribution）
听海边涛声
07-25 816
狄利克雷分布（Dirichlet Distribution）
LDA-隐狄利克雷分布-主题模型
人生就是不断Boost的过程 最好永远都不要收敛
11-04 8898
注：本文中所有公式和思路来自于邹博先生的《机器学习升级版》，我只是为了加深记忆和理解写的本文。
LDA隐狄利克雷分配
Glory的小博客
04-18 2073
LDA隐狄利克雷分配 因为组会汇报系统学习了一下LDA，顺便将自己的讲稿记录在博客上。 1. 主题模型 主题模型是一种能够在大量文档中挖掘抽象主题的统计模型。它能够将复杂的非结构化文档中的高维词汇空间映射到文档-主题-单词的低维空间，从而获取到文档的主题分布。 一篇文章的每个词都是以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语而组成的。 具体而言，一个文档的单词分布可以转换成文档-主题分布和主题-单词分布的乘积，即： P(单词∣文档)=P(单词∣主题)×P(主题∣文档)P(单词|文档)
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）
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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...
【Basis】狄利克雷分布
机器学习的第一年
12-15 5418
狄利克雷分布相关数学基础，以PRMLchapter2的容逻辑为主整理相关的数学基础概念，包含多项式分布、gamma函数、beta分布、狄利克雷分布等。
深度学习 狄利克雷分布
最新发布
03-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于狄利克雷分布在深度学习中的应用及实现方法的问题。首先，我要回忆一下狄利克雷分布的基本概念。狄利克雷分布是贝叶斯统计中的一种重要分布，通常作为多项式分布的共轭先验使用。根据引用[1]，它在贝叶斯推断中被用于参数估计，比如在多项式分布、二项分布中。而引用[3]提到了变分推断，这可能和深度学习中的概率模型有关联。 接下来，用户特别提到了深度学习中的应用。我需要结合已有的引用内容，看看是否有相关的内容。引用[1]提到狄利克雷分布用于构建主题模型，如LDA，而引用[2]进一步说明LDA在自然语言处理中的应用。虽然LDA本身属于传统机器学习，但在深度学习框架下，可能有一些结合方式，比如结合神经网络和主题模型。 另外，引用[3]讨论了变分推断，这在深度学习中常用于近似后验分布，例如变分自编码器（VAE）。狄利克雷分布作为先验，可能在VAE的结构中被使用，尤其是在处理离散潜在变量时。比如，在文本生成中，潜在变量可能服从狄利克雷分布，以捕捉主题结构。 然后，关于实现方法，用户可能需要具体的代码示例。根据引用[2]中提到的Python代码实战，可能需要使用概率编程库如Pyro或TensorFlow Probability，这些库支持狄利克雷分布的采样和变分推断的实现。 我需要确保回答涵盖应用场景（如主题模型、生成模型、稀疏编码）和实现方法（如使用Pyro库进行变分推断），并引用提供的参考文献。同时，注意用户提到的“深度学习中的应用”，所以要强调与现代深度学习框架的结合，而不仅仅是传统机器学习。 最后，生成相关问题时要围绕狄利克雷分布和深度学习的其他可能应用，比如对比其他分布，或者变分推断中的其他方法。</think>### 狄利克雷分布在深度学习中的应用及实现方法 #### 1. **核心应用场景** - **主题建模与自然语言处理** 狄利克雷分布最经典的深度学习应用是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）模型。LDA通过狄利克雷分布对文档-主题和主题-词的概率分布进行建模，能够从文本数据中提取隐含主题结构。例如，在深度学习框架下，LDA可结合神经网络进行端到端的文本表示学习[^1][^2]。 - **生成模型与变分推断** 在变分自编码器（VAE）等生成模型中，狄利克雷分布可作为隐变量的先验分布。例如，在文本生成任务中，隐变量可能服从狄利克雷分布，以捕捉离散的潜在主题特征。变分推断通过优化变分分布（如狄利克雷分布的近似）来逼近真实后验分布[^3][^4]。 - **稀疏编码与注意力机制** 狄利克雷分布还可用于稀疏编码，通过其稀疏性约束（如参数$\alpha < 1$时），生成稀疏的特征权重。在注意力机制中，狄利克雷分布可帮助模型学习聚焦于关键输入区域。 #### 2. **实现方法** - **概率编程库** 使用Pyro（基于PyTorch）或TensorFlow Probability（基于TensorFlow）可方便地实现狄利克雷分布相关的模型。以下是使用Pyro实现狄利克雷先验的示例： ```python import pyro import torch def model(data): alpha = torch.tensor([0.1, 0.1, 0.1]) # 狄利克雷分布的参数α（稀疏性） theta = pyro.sample("theta", pyro.distributions.Dirichlet(alpha)) with pyro.plate("data_plate", len(data)): pyro.sample("obs", pyro.distributions.Categorical(theta), obs=data) ``` - **变分推断步骤** 1. **定义变分分布**：通常使用Log-Normal或Dirichlet分布族近似后验。 2. **优化证据下界（ELBO）**：通过随机梯度下降优化变分参数。 - **与神经网络的结合** 在深度生成模型中，狄利克雷分布的参数可通过神经网络动态生成。例如： ```python class DirichletVAE(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Linear(784, 10) # 生成狄利克雷参数α def forward(self, x): alpha = torch.exp(self.encoder(x)) # 保证α>0 z = pyro.sample("z", pyro.distributions.Dirichlet(alpha)) return z ``` #### 3. **优势与挑战** - **优势**： - 天然适合建模概率分布（如分类任务中的类概率）。 - 通过参数$\alpha$控制稀疏性，增强模型解释性[^1]。 - **挑战**： - 采样复杂度高，需依赖近似方法（如Gumbel-Softmax松弛）。 - 超参数$\alpha$的选择对模型性能敏感。 ---
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