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トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (4)

佐藤一誠先生による、「トピックモデルによる統計的潜在意味解析(2015)」、第3章、3.2 サンプリング近似法、攻略中です。

注意深く見ていても、間違えます。なぜかというと、ある変数に対する条件付き確率を求めるときに、いったん結合分布にするのですが、この結合分布は、グラフィカルモデルから導かれるので、どの変数の条件付き確率も、同じ形となるわけです。実際には、求める条件付きが変数で、それ以外は定数なのですが、記号が煩雑なので、結合分布にしたときに、よくわからなくなる。特に、変数が離散と連続の混合なので、ここも敷居を高くしている原因?

なので、条件付き独立を考慮した、ある変数に関連する変数を記憶しておき、機械的に関係ないものを外したほうが、間違いは少ないと思われます。いちおうそのように理解しました。
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プロフィール

加納裕(かのうゆたか)

Author:加納裕(かのうゆたか)


[略歴]
1983年3月東京工業大学工学部機械物理工学科卒業
1983年4月(株)図研入社
1987年1月同社退社
1987年2月(株)ソリッドレイ研究所を6名で設立、取締役
1994年3月同社退社
1994年4月(株)スリーディー入社
1996年10月同社取締役
1999年12月上海大学兼務教授
2002年10月同社代表取締役
2009年9月ものつくり大学非常勤講師~現在
2009年10月同社代表退任/退社
2010年1月ソフトキューブ(株)入社~現在(技術顧問)
2017年4月湘南工科大学非常勤講師~現在


[業界団体・学会活動]
電気学会・第三期次世代インタラクティブディスプレイ協同研究委員会(幹事)/最先端表現技術利用推進協会・アカデミック部会(旧:三次元映像のフォーラム)(副部会長)/日本バーチャルリアリティ学会ハプティクス研究委員会(委員)/ACM(Professional Member)/情報処理学会(正会員)/3Dコンソーシアム(賛助会員)/URCF(特別会員)

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前職:立体映像産業推進協議会(幹事)/日本バーチャルリアリティ学会・論文委員会(委員)/3DBiz研究会(個人賛助会員)


[資格]
TOEIC805点
数学検定1級(数理技能)
中型・普自二免許
サッカー4級審判員

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