論文の概要: Variational message passing (VMP) applied to LDA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01480v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 10:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 19:47:18.639811
- Title: Variational message passing (VMP) applied to LDA
- Title(参考訳): LDAに適用される変分メッセージパッシング(VMP)
- Authors: Rebecca M.C. Taylor and Johan A. du Preez
- Abstract要約: 変分メッセージパッシング(VMP)は、VBのメッセージパッシングである。
本稿では、潜在ディリクレ割り当て(LDA)のためのVMP方程式について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.5027291542274366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational Bayes (VB) applied to latent Dirichlet allocation (LDA) is the
original inference mechanism for LDA. Many variants of VB for LDA, as well as
for VB in general, have been developed since LDA's inception in 2013, but
standard VB is still widely applied to LDA. Variational message passing (VMP)
is the message passing equivalent of VB and is a useful tool for constructing a
variational inference solution for a large variety of conjugate exponential
graphical models (there is also a non conjugate variant available for other
models). In this article we present the VMP equations for LDA and also provide
a brief discussion of the equations. We hope that this will assist others when
deriving variational inference solutions to other similar graphical models.
- Abstract(参考訳): 潜時ディリクレ割り当て(LDA)に適用される変分ベイズ(VB)は、LDAの本来の推論機構である。
LDA用やVB用の多くの変種は、2013年のLDAの登場以来開発されてきたが、標準のVBは依然としてLDAに広く適用されている。
変分メッセージパッシング(vmp)はvbと等価なメッセージパッシングであり、多種多様な共役指数型グラフィカルモデルに対する変分推論ソリューションを構築するのに有用なツールである。
本稿では, LDA の VMP 方程式について述べるとともに, 簡単な議論を行う。
これは、他の類似のグラフィカルモデルへの変分推論ソリューションの導出に役立ちたいと思っています。
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