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[機械学習] トピックモデル関係の論文メモ - tsubosakaの日記
最近読んだトピックモデル関係の論文のざっとしたメモ。内容については間違って理解しているところも多々あると思います。 (追記 12/24) 最後のほうに論文を読む基礎となる文献を追加しました。 Efficient Methods for Topic Model Inference on Streaming Document Collections (KDD 2009) 論文の話は2つあって一つ目がSparseLDAというCollapsed Gibbs samplerの省メモリかつ高速な方法の提案と2つ目はオンラインで文章が入力されるような場合において訓練データと新規データをどう使うかという戦略について述べて実験している。 Collapsed Gibbs samplerを高速化しようという論文はPorteous et al.(KDD 2008)でも述べられているけどそれよりも2倍ぐらい高速(通
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[論文] Parallel Inference for Latent Dirichlet Allocation on Graphics Processing Units - tsubosakaの日記
NIPS 2009のonline papersがすでにダウンロードできるように*1なってたのでタイトルを眺めていたらGPUでLDAを並列化するという論文があって読んだので少し紹介してみる。 まず、彼らの論文[1]ではLDAの推論アルゴリズムのうち、Collapsed Gibbs sampling(CGS)とCollapsed Variational Bayes(CVB)の2つに関して並列化を試みているがCollapsed Gibbs samplingの方に関してのみ紹介する。また、彼らの論文ではGPGPUの統合開発環境としてCUDAを用いている。 LDAについて LDAは論文[2]で提案された、文章生成モデルでトピック分析などに広く用いられている。 モデルの推論アルゴリズムとしては変分ベイズ[1]、ギブスサンプリング[4]、EP、collapsed 変分ベイズ[5]などが知られている。 こ
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