gibbs

傅立叶变换中的吉布斯(Gibbs)现象

每个学习过信号处理基本课程的人都知道吉布斯(Gibbs)现象：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。
方克明·2017-08-19 17:57

LDA漫游系列(五)-基于Gibbs Sampling的LDA模型

我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那么每篇文丹从人的观察来说就是有序的词的序列d=(w1,w2,...wn).统计文本建模的目的就是追问这些观察到的语料库中的词序列是如何生成的，统计学被人们描述为猜测上帝的游戏，人类产生的所有语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂上抛掷骰子生成的，我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果-词序列构成的语料，而上帝玩这个游戏的过程对我
文哥的学习日记·2017-07-30 19:36

Notes—LDA中的gamma函数和几个分布

详细推导见该链接）LDA模型中用到的数学知识：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA一个采样：Gibbs
code_caq·2017-06-03 10:24

文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法

文本主题模型之LDA(一)LDA基础文本主题模型之LDA(二)LDA求解之Gibbs采样算法文本主题模型之LDA(三)LDA求解之变分推断EM算法本文是LDA主题模型的第三篇，读这一篇之前建议先读文本主题模型之
刘建平Pinard·2017-05-22 12:00

文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法

文本主题模型之LDA(一)LDA基础文本主题模型之LDA(二)LDA求解之Gibbs采样算法文本主题模型之LDA(三)LDA求解之变分推断EM算法本文是LDA主题模型的第二篇，读这一篇之前建议先读文本主题模型之
刘建平Pinard·2017-05-18 10:00

MCMC 和Gibbs Sampling采样

这两个采样方法都是非常著名的，尤其是GibbsSampling在文本词的采样之中用的非常的多。我第一次遇到GibbsSampling是在pLSA（潜在语义分析）模型之中，而且pLSA模型还用到了一个有价值的算法应该：EM（最大期望）算法，以后希望能详细说一下这个算法。1.随机模拟最常用的一种，这两个方法在现代贝叶斯分析中被广泛使用。要了解这两个算法，我们首先要对马氏链的平稳分布的性质有基本的认识。
杰伦哎呦哎呦·2017-04-27 21:30

lda舆情监测遇到的问题

在gibbs抽样稳定之后，统计每篇文档topic出现的频率就可以算出来。2、问题二每个主题下的词有可能是相同的，只是概率不同而已。统计时这个应该算在哪个主题下？
中天剑j·2017-04-26 15:58

LDA的Gibbs 采样

1马尔可夫链马尔可夫链（MarkovChain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。这些变量的范围，即它们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而的值则是在时间n的状态。如果对于过去状态的条件概率分布仅是的一个函数，则这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。马尔
一个人的场域·2017-04-04 21:59

Gibbs 采样定理的若干证明

坐标平面上的三点，A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1)，假设有概率分布p(x,y)（P(X=x,Y=y)联合概率），则根据联合概率与条件概率的关系，则有如下两个等式：{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)因此有：p(x1,y1)⋅p(y2|x1)=p(x1,y2)⋅p
Inside_Zhang·2017-04-03 14:49

MCMC(四)Gibbs采样

MCMC(一)蒙特卡罗方法MCMC(二)马尔科夫链MCMC(三)MCMC采样和M-H采样MCMC(四)Gibbs采样在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题
刘建平Pinard·2017-03-30 17:00

MCMC(三)MCMC采样和M-H采样

MCMC(一)蒙特卡罗方法MCMC(二)马尔科夫链MCMC(三)MCMC采样和M-H采样MCMC(四)Gibbs采样在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$,很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵
刘建平Pinard·2017-03-29 15:00

LDA Gibbs Sampling公式推导

GibbsSamplingBackground所有的推导可以说都是根据这张图片：α∈RM×Kθm∈RKβ∈RK×Vϕk∈RVLDA的目的就是为了在给定α,β的情况下，求出θ和ϕ。推导1—联合分布求解p(s,z|α,β)=p(w|z,β)⋅p(z|α)两个部分p(w|z,β),p(z|α)分别考虑。对于第一部分：p(w|z,β)=∫p(x|z,ϕ)⋅p(ϕ|β)dϕp(x|z,ϕ)=∑Kk=1p(w
lscHacker·2017-03-05 05:43

深度学习算法：CD算法（Contrastive Divergence）

From：http://blog.csdn.net/qian2729/article/details/50542764尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下
xuzheng_1982·2017-01-23 16:00

深度学习：Gibbs 采样

1.什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量
xuzheng_1982·2017-01-22 21:17

深度置信网络学习总结

深度置信网络学习总结目录深度置信网络学习总结...1一、蒙特卡洛方法和Gibbs采样...21.1随机模拟（蒙特卡罗方法）的作用...23.2蒙特卡洛的基础——马氏链及其平稳分布...33.3举个例子—
阳光宅男mf·2016-12-22 14:49

马尔科夫蒙特卡洛方法 （MCMC）+ Gibbs采样 原理干货

最近要人工智能考试，复习被虐的不要不要的，老师一堂课讲的内容要自己再看几个小时……MCMC和Gibbs采样看书看得一脸懵逼，还好同学分享了一篇文章，看完豁然开朗，比《人工智能：一种现代的方法》强多了下面是链接
PlusTang124·2016-11-15 22:48

简单易学的机器学习算法——Gibbs采样

一、Gibbs采样概述前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，大量的采样被拒绝
google19890102·2016-07-04 11:00

简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

，但是对于复杂的分布，要想对其采样，却没有实现好的函数，在这里，可以使用马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法，其中Metropolis-Hastings采样和Gibbs
google19890102·2016-06-29 18:00

随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling的具体实现

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739吉布斯采样的实现问题本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数（已知一堆截断高斯分布的数据，推断其参数(μ,Σ)）。关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上，如随机采样和随机模拟：吉布斯采样GibbsSampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现
pipisorry·2016-05-30 20:00

随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling实现文档分类

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308吉布斯采样的实现问题本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类（聚类），当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel：隐含狄利克雷分布LDA]。关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上，如随机采样和随机模拟：吉布斯采样GibbsS
pipisorry·2016-05-29 21:00

Gibbs sampling -- batch LDA

  详细的推导我就不记录了，毕竟各种文章中都有讲到LDA的各种实现算法。用variationalinference的，用gibbssampling的。Gibbssampling又有batch的，online的，incremental的等等。这里只提一种常用的batchgibbssampling算法，即由Griffiths和Steyers提出的collapsedGibbssampler。  其中ba
u010533386·2016-05-25 06:00

贝叶斯推断--Gibbs Sampling

简介    当我们用贝叶斯模型去建模复杂的问题时，就越来越需要有效的推断方法来求解这些模型了。一言以蔽之，贝叶斯推断的目的就是在一组随即变量上维护一组完全后验概率分布。维护和应用这个概率分布常包含积分步骤，在面对较为复杂的模型时，是无法有效计算的。基于MCMC的抽样技术是一种可能的方法来求解和推断这些模型。    MCMC抽样的基本思想是，通过均值遍历来估计任意期望分布。也就是说，只要我们能够得到
u010533386·2016-05-19 03:00

随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090吉布斯采样算法详解为什么要用吉布斯采样什么是sampling?sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。吉布斯采样的通俗
-柚子皮-·2016-05-12 00:21

随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090吉布斯采样算法详解为什么要用吉布斯采样通俗解释一下什么是sampling。sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。。。
pipisorry·2016-05-12 00:00

深度学习基础（七）—— Gibbs 采样

Gibbs抽样将高维的连续概率密度分布退化为一维概率密度函数分布的抽样；2维⇒1维；Gibbs采样极大地降低了高维概率分布函数采样的难度；Gibbs抽样的三阶段：Initializationburn-insampling
Inside_Zhang·2016-04-28 22:13

深度学习基础（七）—— Gibbs 采样

Gibbs抽样是一种基于MCMC（MarkovChainMonteCarlo）策略的抽样方法，具体来说对于一个d维的随机向量X=(x1,x2,…,xd)，但是我们无法直接求出X的概率分布p(X)，但我们知道给定的
lanchunhui·2016-04-28 22:00

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

随机采样方法整理与讲解（MCMC、GibbsSampling等）本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)。这个方法的发展始于20世纪40年
justdoithai·2016-04-19 21:00

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯
Losteng·2016-04-08 18:00

Gibbs 采样完整解析与理解

1.gibbs简析： gibbs采样需要知道样本中一个属性在其它所有属性下的条件概率，然后利用这个条件概率来分布产生各个属性的样本值。gibbs采样属于随机模拟抽样算法中的一种（一类近似求解的方法）。
yywan1314520·2016-03-30 15:00

受限玻尔兹曼机准备知识——MCMC方法和Gibbs采样

先点明几个叫法MCMC方法：马尔可夫链-蒙特卡洛方法 (千万别叫成梅特罗波利斯蒙特卡罗方法了)Metropolis-Hastings采样：梅特罗波利斯-哈斯廷斯采样Gibbs采样：吉布斯采样【题外话】：
zb1165048017·2016-03-10 18:00

LDA主题模型试验

主题模型从中提取一些有意义的关键词，三个栏目下的文章都放在文本文件里，部分内容如下图所示参考《LDA漫游指南》以及论文《Parameterestimationfortextanalysis》，自己尝试实现了LDA模型参数估计的Gibbs
LJBlog2014·2016-01-18 22:49

吉布斯采样（Gibbs Sampling)及相关算法

几个可以学习gibbssampling的方法1，读Bishop的PatternRecognitionandMachineLearning，讲的很清楚，但是我记得好像没有例子。2，读artificialIntelligence，2、3版，都有。但是我没读过。3，最方便的，查wiki，这个说的最清楚。这里通俗点的解释一下。首先，什么是sampling。sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事
small_ant2008·2016-01-07 21:00

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（三）模型求解，Gibbs sampling

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。接下来重点讲一下RBM模型求解方法，其实用的依然是梯度优化方法，但是求解需要用到随机采样的方法，常见的有：GibbsSampling和对比散度(contrastivedivergence,CD[8])算法。RBM目标函数假设给定的训练
xbinworld·2015-12-19 08:00

也谈MCMC方法与Gibbs抽样

原文传送门：也谈MCMC方法与Gibbs抽样MCMC，即传说中的MarkovChainMentoCarlo方法。其主要用于统计推理中进行模拟抽样，尤其在贝叶斯推理中有着非常广泛的应用。
willheng·2015-12-08 20:57

也谈MCMC方法与Gibbs抽样

个人博客传送门：点击打开链接MCMC，即传说中的MarkovChainMentoCarlo方法。其主要用于统计推理中进行模拟抽样，尤其在贝叶斯推理中有着非常广泛的应用。如算法模型的后验参数估计问题，很多情况下其后验概率分布没有确定性的解析解，或者解析解计算起来非常复杂，便可以通过MCMC模拟抽样，根据大数定律，参数的期望便可以通过对抽样样本的求均值来评估。山人第一次见到MCMC兄还是在研究僧阶段，
willheng01·2015-12-08 20:33

MCMC与Gibbs Sampling

100505_profile&wvr=6PRML读书会第十一章SamplingMethodshttp://www.cnblogs.com/Nietzsche/p/4255948.htmlMC,MCMC,Gibbs
u012176591·2015-12-05 13:00

lda主题模型

其实这篇文章也可以叫gibbs抽样在lda主题模型中的应用。lda里的重头戏就是gibbs抽样。
u014568921·2015-12-02 19:00

Metropolis Hasting算法

有人说，单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了。   今天试验的
·2015-11-13 18:31

Metropolis Hasting算法

有人说，单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了。   今天试验的
·2015-11-13 18:02

plda - A parallel C++ implementation of fast Gibbs sampling of Latent Dirichlet Allocation - Google Project

plda - A parallel C++ implementation of fast Gibbs sampling of Latent Dirichlet Allocation - Google Project
·2015-11-13 12:29

《数字图像处理》冈萨雷斯学习笔记3：频域处理

  吉布斯现象Gibbs phenomenon（又叫吉布斯效应）：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。
·2015-11-13 11:21

Metropolis Hasting算法

有人说，单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了。   今天试验的
·2015-11-13 06:31

LDA Gibbs Sampling

注意：$\alpha$和$\beta$已知，常用为（和LDA EM算法不同） 1.   为什么可用 LDA模型求解的目标为得到$\phi$和$\theta$ 假设现在已知每个单词对应的主题$z$，则可以求得$\theta$的后验分布，求期望得到$E(\theta)$作为每份文档的主题 $E(\theta_{mk})=\frac{n_m^k+\alpha_k}{n_m
·2015-11-12 09:31

Metropolis Hasting算法

有人说，单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了。   今天试验的
·2015-11-11 19:56

Metropolis Hasting算法

有人说，单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了。   今天试验的
·2015-11-11 13:00

MC, MCMC, Gibbs採样 原理&实现（in R）

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法：MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理，并用R语言实现了几个样例： 1. Markov Chain （马尔科夫链） 2. Random Walk（随机游走） 3. MCMC详细方法：      3.1 M-H法  
·2015-11-11 04:00

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：) 背景 随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括
·2015-11-08 15:40

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs
·2015-11-08 10:38

Probabilistic Graphical Models-Markov Network(Pairwise MN| General Gibbs Distribution| CRF)

Pairwise Markov Network The normalized measure to get normalized probability distribution is called the partition function(or simply normalizing constant). Consider the pairwise factor ϕ1(A,B). Th
·2015-11-07 13:59

LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling

3.1 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、Nicholas Metropolis， 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候，开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上
·2015-11-07 11:05
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