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Probabilistic Graphical Models (week5)

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本帖最后由 Shuang7 于 2013-5-18 09:25 编辑

本周内容:sampling methods, 包括gibbs sampling和metropolis-hastings sampling,作业中涉及了MH sampling的变种。
筒子们有人在跟吗?比较疑惑的一点是,老师似乎没有从理论上证明gibbs sampling的有效性,就是说会向真正的概率分布收敛,是这样吗?

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xnature 2013-5-18 09:44:53 | 只看该作者
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PRML书中有很详细的关于GibbsSampling是MH的特例的证明
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 楼主| Shuang7 2013-5-18 10:33:13 | 只看该作者
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xnature 发表于 2013-5-18 09:44
PRML书中有很详细的关于GibbsSampling是MH的特例的证明

我的意思不是这个,GibbsSampling是MH特例这个在video里也大体体现了,我的意思是GibbsSampling在什么情况下能够向目标收敛。。好吧也许这个应该查文献,只是确认下我没有漏掉课程中的哪个点。
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xnature 2013-5-18 10:37:43 | 只看该作者
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Shuang7 发表于 2013-5-18 10:33
我的意思不是这个,GibbsSampling是MH特例这个在video里也大体体现了,我的意思是GibbsSampling在什么情况 ...

诶?你是说迭代到什么时候么
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 楼主| Shuang7 2013-5-18 10:40:31 | 只看该作者
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xnature 发表于 2013-5-18 10:37
诶?你是说迭代到什么时候么

确切地说是“为什么迭代就能向目标靠近而不是远离”。
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xnature 2013-5-18 11:16:18 | 只看该作者
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Shuang7 发表于 2013-5-18 10:40
确切地说是“为什么迭代就能向目标靠近而不是远离”。

那不就是MH保证会收敛么
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 楼主| Shuang7 2013-5-18 11:34:14 | 只看该作者
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xnature 发表于 2013-5-18 11:16
那不就是MH保证会收敛么

好吧。。又看了一下,回忆起来核心在Transition matrix的构造了, if detailed balance holds, and T is regular, then T has a unique stationary distribution \pi,构造时令\pi = P(x),理论上就保证了sampling的有效性。
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hlzz001 2013-5-19 13:24:06 | 只看该作者
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嗯嗯,我在跟,这个课节奏真的是有点快啊,而且week 5的PA真的很多!!!
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melancholic 2013-5-20 00:08:00 | 只看该作者
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问下PA5是不是可以用MATLAB 2011做?
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 楼主| Shuang7 2013-5-20 07:04:18 | 只看该作者
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melancholic 发表于 2013-5-20 00:08
问下PA5是不是可以用MATLAB 2011做?

2009b可以做,11不清楚。。
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