DPMから学ぶノンパラベイズの思想 - nozyhの日記
はじめまして。そろそろ何かしら情報を発信していく必要性を感じたため、主に研究関連で、まとまったことがあれば記事にしていくことにしました。どれだけ更新出来るかは謎ですが。今回は、ノンパラベイズの基本をディリクレ過程を中心にまとめます。 機械学習におけるノンパラベイズは、出て来てから10年以上経っていることもあり、大分一般的な話題になってる気がしますが、例えばブログできちんと分かりやすく説明したものってほとんどないように思います。僕がそもそも研究系のブログをあまりチェックしないというのもあるかもしれないですが、、、。個人的には去年の夏頃からの卒論で、Tehや持橋さんなどの論文を泣きながら読みつつ理解出来なかったので、その時の気持ちを思い出しながら書いてみたいと思います。例えばディリクレ過程（以下DP）を理解しようとして論文など読むと、DPはCRPと等価であるとか、SBPと等価であるとか書いてあ
ディリクレ過程混合モデルへの変分推論適用について - old school magic
この記事について ノンパラメトリックベイズは分かりやすいチュートリアルは良く見かけるのですが、そこから一歩進んだ(日本語の)資料に行きつけなかったので、色々と論文読んで簡単に(数式を出さないで)まとめてみます。 ぶっちゃけるとCollapsed Variational Dirichlet Process Mixture Modelsの簡単な要約です。 あまり自信がないのでもし間違ってたりしたらご指摘お願いします。 前の記事よりはまともな説明ができれば...と思います。 Infinite Gaussian Mixture Model (IGMM) の情報まとめ - old school magic 事前知識としてノンパラベイズと変分推論の知識が必要ですが、ノンパラベイズは持橋さんの分かりやすい解説があるのでご紹介します。 最近のベイズ理論の進展と応用 (III) ノンパラメトリックベイズ デ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://cl-www.msi.co.jp/products/CLML.html
