PRML 10章の変分ベイズによる混合ガウス分布推論の検証（フォロー編) - 木曜不足
「パターン認識と機械学習(PRML)」10.2 章に従って変分ベイズ(Variational Bayes, VB)を R で実装してみて、PRML に書いてある内容通りか確認してみたところ、なんか違う。 「『変分混合ガウス分布は、余った混合要素は勝手にゼロになるから K が大きくてもいいよ』とか書いてあるけど全然縮退しないよ。ベイズ職人でないとうまくいかないらしいよ」 「初期値について『対称性から、通常 m_0=0 とおく』と書いてあるけど、ほんとに m_0=0 にしたら、全パラメータが k に対して同じ値になっちゃうよ」 と言いふらしていたら、スクリプトのバグだった。 ので、罪滅ぼしにまじめにもうちょっといろいろ検証してみたよ、というお話。 経緯 変分ベイズ実装(PRML 10.2) https://shuyo.hatenablog.com/entry/20100306/variatio
CVB0へようこそ！ - Bag of ML Words
ここではMachine Learning Advent Calendarの一記事として、ベイズ推論の研究者の間で少しだけ認知され始めたCollapsed Variational Bayes(周辺化変分ベイズ、CVB)にもとづく推論のお話をします。 なお、私はあくまでユーザとしてCVBを使っているだけです*1。でも、多分間違ったことは書いていないと思います。もし間違ってたら教えていただけると嬉しいです。 そもそも確率的生成モデルとかが分からない方はPRMLや統数研の公開講座「確率的トピックモデル」の 資料などをご覧ください。 CVBのご利益 まずは、既存のベイズ推論手法に対してのadvantageです。 高精度: 理論的には大域解を得られるはずのGibbs samplerに比しても、だいたい同程度、しばしばより良い解が得られます 収束が早い: 多くの場合、素早く収束します 実装が簡単（比較級
PRML 読書会 #13 １０章 近似推論法(変分ベイズ) - 木曜不足
参考：「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi PRML 9章や10章の数式の解説ノート。10章の大変な計算も丁寧に展開してある。 4/10 の C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会 #13＠サイボウズ・ラボ に参加しました。各位お疲れ様でした。 今回のテーマは１０章の変分推論(変分ベイズ)。監訳者のしましま先生からも「PRML本で最も恐ろしいところ」とお墨付きをもらっているほどの鬼計算の章。 10.2.1 の混合ガウス分布を変分ベイズで推論する例のところを担当した。 発表資料 10.2-10.2.1 例：変分混合ガウス分布、資料後半 by id:n_shuyo 10.2.2-10.2.5 変分下限*1〜導出された分解 by wk さん 10.3 変分線形回帰 by id:tsubosaka さん 10.4-10.5 指数型分布族〜局
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