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変分ベイズ実装(PRML 10.2) - 木曜不足
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「Old Faithful の推論を K-means と EM について、Rで実装」の続き。 【追記】実装にバグが見つかり、... 「Old Faithful の推論を K-means と EM について、Rで実装」の続き。 【追記】実装にバグが見つかり、この記事の末尾の「うまく縮退しない」は間違いでした。→フォロー記事へ PRML 10章、変分推論(変分ベイズ)がいまいちわからない。 観測&隠し変数のハイパーパラメータにも事前分布を導入(ここが「ベイズ」) 隠し変数+ハイパーパラメータ間に、「適当な独立性を仮定」して排反なグループに分割し、それぞれ任意の分布を想定(ここが「変分近似」???) 個々のグループごとに、対数同時分布の事後期待値を最適化(ここは EM と同様の枠組み) ということだろう、と理解したつもりだが、実感として掴めない。「排反なグループに分割」って漠然と言われてもなあ。 例によって、言葉を定義せずに使うし。「変分近似」って、何ね? 毎度ながら、こういうときは手を動かすに限る。 明日の PRML 読書