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初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 機械学習を勉強したことのある方であれば，変分ベイズ（VB：variational bayes）の難しさには辟易したことがあるでしょう。私自身，学部生時代に意気揚々と機械学習のバイブルと言われている「パターン認識と機械学習（通称PRML）」を手に取って中身をペラペラめくってみたのですが，あまりの難しさから途方に暮れてしまったことを覚えています。 機械学習の登竜門は，変分ベイズ（変分推論）だと私は考えています。また，VAE（変分オートエンコーダ；variational autoencoder）に代表されるように，変分ベイズは最近の深層学習ブームにおいて理論面の立役者となっている側面もあります。一方で，多くの書籍やWeb上の資料では式変形の行間が詰ま
本記事の内容は新ブログに移行されました。 新しい記事へ こちらのブログにコメントをいただいても ご返信が遅れてしまう場合がございます。 予めご了承ください。 ご質問やフィードバックは 上記サイトへお願い致します。 今回は，確率モデルの潜在変数・パラメータの事後分布を求めるための繰り返し近似法である変分ベイズ法（Variational Bayesian methods）の解説とPythonで実装する方法をお伝えしていこうと思います。 本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は，こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご覧ください。また，本記事の実装はPRML「パターン認識と機械学習＜第10章＞」に基づいています。演習問題は当サイトにて簡単に解答を載せていますので，参考にしていただければと思います。 【目次ページ】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説
変分ベイズに関する復習 - Qiita
はじめに 前回は、エントロピー・KL divergenceに関する基本的なことを復習しました。 今回は、変分ベイズに関する基本的なことを書いていこうと思います。 変分ベイズをまとめると、以下の通りです。 （自分なりの大まかな解釈です。） 今、自分たちはAについて知りたい。しかし、Aを直接知ることは困難 なので、良く分からないAを計算せず、計算可能なBについて考える BをなるべくAに近づけるよう形で定義したい ある基づいてBをAに近づけていく 十分にAに近づいたBは、もはや自分たちが知りたかったAと見なせる 少しざっくりしてますが、こんな風に理解しています。 では、この内容を具体的に考えていきます。 目的 目的は、観測データから未知の変数を求めることです。 $y$ を観測データ、$z$を推定したい未知の変数とすると、この問題は の事後確率分布を計算する問題となります。 これを解析的に求めるの
はじめに 変分ベイズ法あらまし 事後分布とその近似分布 第二種最尤推定 ローカルパラメータとグローバルパラメータ グローバルパラメータ 一旦脱線：同時分布のモデリング ローカルパラメータ 償却推論 ローカルパラメータの事後分布 変分パラメータを予測するモデルの導入 はじめに この記事は以下の知識を前提とします。 www.hellocybernetics.tech www.hellocybernetics.tech 余談ですが時間が経つのは速いもので、上記の記事を書いてから一年以上も経つのですね…。 変分ベイズ法あらまし 事後分布とその近似分布 まず、変分ベイズ法で近似推論しようとしている事後分布を、確率変数の実現値として得られているデータ $D$ と確率変数として扱うパラメータ $\theta$ を用い、確率変数として扱わないハイパーパラメータをまとめて $\alpha$ として下記のよう
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【徹底解説】変分ベイズをはじめからていねいに | Academaid
【これなら分かる！】変分ベイズ詳解＆Python実装。最尤推定/MAP推定との比較まで。Beginaid
変分ベイズ法と償却推論：ローカルパラメータの効率的推論 - HELLO CYBERNETICS
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