お久しぶりです。nokunoさんにも紹介されてしまったので頑張って月1ぐらいは更新したいと思ってます…。今回は面白かった論文の紹介です。去年のICMLのBleiの論文で、相変わらずCRPとかです。ICML版はこちらで、longer versionもあり、こちらからダウンロード出来ます。ICML版でほとんどの部分は説明されてて、理論的に詳しいところが知りたい人はlonger versionも補足的に読むといいかもしれません。 以前のエントリーで、DPMを説明するときに、CRPを介して説明出来るということを書きました。これはつまり、データをクラスタリングする場合、データの事前分布にCRPを仮定し、CRPの事後分布（レストランの状態の分布）がどうなるかを考え、同じテーブルに座ったデータ=客を同じクラスタとすることでクラスタリング出来ることを意味しています。この場合、背後にあるDPという構造を考え
Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models - Paper presentation Full lecture presentation of a paper "Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models - Paper presentation" by Ryan P. Adams, Hanna M. Vallach and Zoubin Ghahramani - http://arxiv.org/pdf/1001.0160.pdf Presented at ETH Zürich.
This software implements several algorithms. (see References section below.) My PhD thesis uses similar notation for the parameters of the code. Please find Eq 3.11. You might find the thesis more useful when you read the code. accelerated variational Dirichlet process Gaussian mixture modelcollapsed variational stick-breaking Dirichlet process Gaussian mixture modelvariational Gaussian mixture mo
Imagine you're a budding chef. A data-curious one, of course, so you start by taking a set of foods (pizza, salad, spaghetti, etc.) and ask 10 friends how much of each they ate in the past day. Your goal: to find natural groups of foodies, so that you can better cater to each cluster's tastes. For example, your fratboy friends might love wings and beer, your anime friends might love soba and sushi
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