吉布斯采樣Gibbs Sampling
為什么要用吉布斯采樣 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布，看發生什么事件。舉一個例子。甲只能E：吃飯、學習、打球，時間T：上午、下午、晚上，天氣W：晴朗、刮風、下雨。現在要一個sample，這個sample可以是：打球+下午+晴朗。 吉布斯采樣的通俗解釋 ...
原文：吉布斯采樣（Gibbs Sampling）簡介（轉）
吉布斯采樣 Gibbs Sampling 常用於DBM和DBN，吉布斯采樣主要用在像LDA和其它模型參數的推斷上。 要完成Gibbs抽樣，需要知道條件概率。也就是說，gibbs采樣是通過條件分布采樣模擬聯合分布，再通過模擬的聯合分布直接推導出條件分布，以此循環。 概念解釋 吉布斯采樣是特殊的Metropolis Hastings算法，會用到馬爾科夫鏈。 具體地說， MCMC：Markov鏈通過轉移 ...
2021-03-16 19:08 0 689 推薦指數：
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LDA Gibbs Sampling（LDA的吉布斯抽樣）
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吉布斯效應 Gibbs effect
將具有不連續點的周期函數（如矩形脈沖)進行傅立葉級數展開后，選取有限項進行合成。當選取的項數越多，在所合成的波形中出現的峰起越靠近原信號的不連續點。當選取的項數很大時，該峰起值趨於一個常數，大約等於總跳變值的9%。這種現象稱為吉布斯效應 ...
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深度學習（六）：吉布斯采樣
一、引入 吉布斯采樣也是用於高維空間的采樣方法。 假設二維聯合概率分布$\pi(x_{1},x_{2})$在二維空間里有兩個點，分別是$A(x_{1}^{1},x_{2}^{1})$和$B(x_{1}^{1},x_{2}^{2})$，這兩個點的第一個維度取值相同，放在直角坐標系上看，它們兩 ...
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1、Sampling初探： 計算機可以使用一種隨機算法來計算圓周率PI，方法是在邊長為d正方形的范圍內不斷地產生隨機數，正方形內切一個直徑為d的圓，設C為落入這個圓內點的個數，S為正方形內所有點的個數，則： 這就是蒙特卡洛法，每次產生的隨機數就是一次Sampling ...
LDA訓練過程（吉布斯采樣）
吉布斯采樣 (Gibbs Sampling) 首先選取概率向量的一個維度，給定其他維度的變量值當前維度的值，不斷收斂來輸出待估計的參數。具體地 1.隨機給每一篇文檔的每一個詞 ww，隨機分配主題編號 zz2.統計每個主題 zizi 下出現字 ww 的數量，以及每個文檔 nn 中出現主題 zizi ...