PRML 読書会 #11 資料(max-sum アルゴリズム) - 木曜不足
「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 #11 で担当する 8.4.5「max-sum アルゴリズム」の資料です。 8.4.5 max-sum アルゴリズム 8.3 まで モデルを表現するツールとしてグラフィカルモデルを使う 8.4 以降、周辺化や同時分布の大域最大解を求めるツールとしてのグラフィカルモデル 8.4.4 積和(sum-product) : 周辺分布を求める 8.4.5 max-sum : 同時分布の大域最大確率と、それを与える変数の値を求める max-sum algorithm 同時分布の最大解を求めるツール sum-product algorithm において 因子(local function) の対数を取り sum を max におきかえ 単調増加なlogと交換可能 非負な係数に対して分配則が成立 product を sum におきかえ ★注意★ sum-pro
ノンパラベイズを勉強してみる (6) まとめ - nokunoの日記
長々と書いてきたベイズ関連のエントリについてまとめました。ノンパラベイズを勉強してみる (5) ベイズ階層言語モデルによる教師なし形態素解析 - nokunoの日記個人的には「言語モデルの性能最大化で、教師なし単語分割ができる」という基本の部分が目からうろこでした。ノンパラベイズを勉強してみる (4) 階層Pitman-Yor過程 - nokunoの日記Pitman-Yor過程はディリクレ過程の拡張で、観測回数を実際より低く見積もるディスカウント項が追加されているのが特徴です。ノンパラベイズを勉強してみる (3) 階層ディリクレ過程 - nokunoの日記階層ディリクレ過程はその名の通りディリクレ過程に階層構造を持ち込んだもので、これを使うとN-gramモデルのスムージングを理論的に導出することができるというものです。ノンパラベイズを勉強してみる (2) ディリクレ過程 - nokunoの
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