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分层数据的树形结构分断

Tree-Structured Stick Breaking for Hierarchical Data
课程网址: http://videolectures.net/nips2010_adams_tss/  
主讲教师: Ryan Prescott Adams
开课单位: 多伦多大学
开课时间: 2011-01-12
课程语种: 英语
中文简介:
许多数据都是由一个不可见的层次结构自然建模的。本文提出了一种基于未知数据层次的柔性非参数先验。该方法使用嵌套的断棒过程来允许具有无限宽度和深度的树,在这些树中,数据可以存在于任何节点上,并且可以无限交换。我们可以将我们的模型看作是提供了无限的混合,其中组件有一个依赖结构,对应于树上的进化扩散。利用断条方法,利用基于切片采样的马尔可夫链蒙特卡罗方法,对树的后验分布进行贝叶斯推理和模拟。我们将此方法应用于图像的层次聚类和文本数据的主题建模。
课程简介: Many data are naturally modeled by an unobserved hierarchical structure. In this paper we propose a flexible nonparametric prior over unknown data hierarchies. The approach uses nested stick-breaking processes to allow for trees of unbounded width and depth, where data can live at any node and are infinitely exchangeable. One can view our model as providing infinite mixtures where the components have a dependency structure corresponding to an evolutionary diffusion down a tree. By using a stick-breaking approach, we can apply Markov chain Monte Carlo methods based on slice sampling to perform Bayesian inference and simulate from the posterior distribution on trees. We apply our method to hierarchical clustering of images and topic modeling of text data.
关 键 词: 层次结构; 自然建模; 马尔可夫链蒙特卡罗方法; 贝叶斯推理
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2020-06-02:毛岱琦(课程编辑志愿者)
阅读次数: 67