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カテゴリ:らららルルル( 69 )
Latent Process Decompositionのためのcollapsed変分ベイズ推定の解説
下記論文にある,latent process decompositionのためのcollapsed変分ベイズ推定について,ガウス分布による近似のところをのぞいて,式の導出を解説した文書を書きました.ここをクリックしてください.

Yiming Ying, Peng Li and Colin Campbell.
A marginalized variational bayesian approach to the analysis of array data. BMC Proceedings 2008, 2(Suppl 4):S7.

[2009/03/27 追記] 大学のWebサーバ,メールサーバが移転のため休止中です.上記の私が作成した解説文書は,間違いがあったので修正しました.新しいバージョンは,Webサーバが復活し次第,アップします.

また,実装も終えて,wineデータセットについて,ほぼ上掲論文通りのlower boundが得られました.推察するに,上掲論文では,ディリクレ事前分布のハイパーパラメータ\alphaを1.0にしているようです.また,上掲論文にはないですが,ガンマ事前分布のハイパーパラメータb_0は簡単に最適化できるので,やってみたら,ほんの少しだけlower boundを大きくできました.さらに,トピック数を変えて,収束後のlower boundを見てみると,3のところで,確かに最大の値が得られます.これで,上掲論文にあるとおり,モデル選択もできそうです.ディリクレ過程とか高級な技を使わなくても,ね.
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by tmasada2 | 2009-03-25 13:15 | らららルルル
LPD = latent process decomposition
テキスト・マイニングの世界にlatent Dirichlet allocationがあるように,マイクロアレイ・データ分析の世界には,LPD = latent process decompositionというものがあるらしいです.そして,これにcollapsed変分ベイズを使うという話があるらしいです.
http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/Y.Ying/ying.pdf
http://velblod.videolectures.net/2007/pascal/mlsb07_evry/ying_yiming/mlsb07_ying_amv.pdf
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by tmasada2 | 2009-03-18 21:51 | らららルルル
64ビットLinuxにHTKをインストール
前にも一度書きましたが,64ビットLinuxで,HTKは
$ export CFLAGS="-m64"
としてからでないとコンパイルできないので,要注意です.
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by tmasada2 | 2009-03-17 14:20 | らららルルル
PASL-DSRの音声データをwav形式に変換するコード
PASL-DSRという音声データベースがありますが,その音声データをwav形式に変換するコードを以下に示します.需要がどれだけあるかは分かりませんが.使い方は
$ cat F1SYB01.DAT | ./a.out > temp.wav
のように,stdinに元のファイルを入れるとstdoutにwavファイルが出てきます.
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void write2(FILE *f, int n)
{
fprintf(f, "%c", (unsigned char) n % 256);
fprintf(f, "%c", (unsigned char) (n >> 8) % 256);
}

void write4(FILE *f, int n)
{
fprintf(f, "%c", (unsigned char) n % 256);
fprintf(f, "%c", (unsigned char) (n >> 8) % 256);
fprintf(f, "%c", (unsigned char) (n >> 16) % 256);
fprintf(f, "%c", (unsigned char) (n >> 24) % 256);
}

int main()
{
unsigned char c[2];
int nCount;
int nNumOfData;
int *nData;

nNumOfData = 0;
nData = (int *) malloc(sizeof(int));

while (! feof(stdin)) {

c[1] = fgetc(stdin);
c[0] = fgetc(stdin);

nNumOfData ++;
nData = (int *) realloc(nData, sizeof(int) * nNumOfData);
nData[nNumOfData - 1] = (int) (*((signed short *) c));

}

fprintf(stdout, "RIFF");

// file size
write4(stdout, nNumOfData * 2 + 36);

fprintf(stdout, "WAVE");
fprintf(stdout, "fmt ");

// header size
write4(stdout, 16);

// format ID
write2(stdout, 1);

// mono
fprintf(stdout, "%c", 1);
fprintf(stdout, "%c", 0);

// sampling frequency
write4(stdout, 16000);

// average data speed
write4(stdout, 32000);

// block size
write2(stdout, 2);

// bits per sample
write2(stdout, 16);

fprintf(stdout, "data");

// data size
write4(stdout, nNumOfData * 2);

// data
for (nCount = 0; nCount < nNumOfData; nCount ++)
write2(stdout, nData[nCount]);

free(nData);
return 0;
}

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by tmasada2 | 2009-03-17 14:01 | らららルルル
来週は自然言語処理研究会に行きます
来週は自然言語処理研究会に行く予定.発表はしません.情報収集です.
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by tmasada2 | 2009-03-16 22:13 | らららルルル
変分混合ガウス分布を実装
いまさらですが,変分混合ガウスを2日で実装.せっかくLAPACKのDSTEGRで実対称行列の逆行列を求められるようにしたので,これを使うため.Bishop先生のPRML本の10.2章です.
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by tmasada2 | 2009-03-13 17:48 | らららルルル
APWeb/WAIM2009の仮タイムテーブル
APWeb/WAIM2009の仮タイムテーブルが,さりげなくアップされていました.誰がどのセッションで発表かまでは分かりませんが.参加されるかたは,ご確認を.
http://apweb-waim09.suda.edu.cn/APWeb2009/timetable.doc
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by tmasada2 | 2009-03-12 14:05 | らららルルル
HDPの仮実験結果
2006年一年分のソウル新聞の記事に,HDP (hierarchical Dirichlet processes) for LDAを使ってみました.このrunではトピック数は83.形態素解析はKLT.単語の除去はしていません.読みづらいですが,本気で読みたいかたは,韓国語対応のエディタへコピペしてください.一列目の値は,そのトピックが割り当てられた単語トークンの総数です.単語は頻度順で上位30個.2007年,2008年の分も,クローリングするかなぁ~.

11 주 김현철 월생 외손 극세사 이영규 유상옥 이성혁 수출입업 코리아나
68 셰르파 등반가 운반 히말라야 트레킹 의복 몰이해 복권 유명 서영철 연료 혹한 나이키 악천후 펩시 조연 카미 이방인 히밀라 리타 어낸 방한복 야영 아파 사람당
46 조산원 조산사 유영희 곳 김유진 명 숨소리 편견 모차르트 번동 이인철 과정일 전근대적 새발의 걸림돌도 엄중흠 분만대 꼼짝못 윤성이 조산사가 시부모님께
117 부채 접선 사천 제갈량 扇 귀비 취주 각선 화염산 파초선 금병매 오명선 초량선 채차무 입고 손톱 오른손 명장면 가리 장례 바람둥이 완성도 륜 상록 마카오
324 to and I was 해설 정답 for some my 부사 very put he hardly hard which that talk shoes it arrived Nor 부정사 해석 the
18 보험식 젓가락 싱 원본 920 분개 퍼나르 험식 아고라 소금국
7 풀빵 팔아가 풀빵장수
52 호빵 찐빵 샤니 삼립 호호 억 돈 년층 너비 SPC 한국적 이승우 맛깔 131 하얀색 명사 샤 보통명 보통명사로 단호박 귀리 통팥 호빵도 매콤불닭
69 밥솥 부방 테크론 리홈 쿠쿠 년 사업부 도장 현미 가바 김성태 충남 대 개의 건 지도 대단 천안시 코끼리 OEM 利 LIHOM 테팔 내솥 밥맛
45 둥기 가슬이 하양 고무신 가슬 자연 버전 시냇물 늦잠 보름여 일거수 놀러온 중천 왕소금 수북 장독 뒷집 물총 건넌 두울 뽀오얀 허정윤 빛그림 친구삼 붓그림
101 보급 코닝 김문수 장우석 이원 이재영 조세제 박경모 박준성 柏 BP 문창극 정기호 최도환 고태일 김봉영 김종중 방정호 유두영 고창범 김종인 민영성 연제찬 이강의 이령우
83 온달 평강 상여 이경옥 김제중 오승준 명의 진흥원 이은주 신라 베네수엘라 이준희 김기현 입장료 발길 오창익 ,12일 아단 아아 유약 산야 명혼 온도차 평강공 패러디
26 설빔 댕기 남색 신창 안석 배현주 버선 두루마기 호건 태깔 꽃수 대님 배자 금분 보료 태사혜 묻어날 꽃분홍 의걸이 관모함
30 소심 난 홍화 난초 황화 춘란 복색 두화 희귀 구로구 장물 특수절도 황화소심 중투복색
40 노랑이 검둥이 흰둥이 수품 황만두 정채심 순종 을매 온적 말벗 천심 없당 의신면 수품리 이러큼 박현욱 붙어서 보초랑 없당께 똑같애 역삼각형 할아버니
34 당발 일본식 견양 격납 점두 내방인 익월 징구 개 구한말 풍기 순화 국외 고정식 바른 내입 한자어 한문투 품의서
37 튜어 리뷰 프로튜 제나씨 프로튜어 인 도구 무직 namool ehahan 포털업 민용준 김정오 글솜씨 리뷰수 나물이 자취생 한은하 인터넷상 블로그상 나물이의 포털업계도 프로튜어로 바이블이기도
11 억 조 만 가구의
96 여 서산 당진 송악면 읍내동 안중 미확인 석림동 명단 주소 신원 봉담 김선숙 윤상호 김재윤 미상 이은종 이세 김윤미 김종희 문진섭 강원기 유창수 손하 김명균
69 개띠 58 뉘앙스 임백천 개띠잖 개띠들 명 무한 세대 MC 그간 국립암 서홍관 동문회 충무 명퇴 수혜자 화남 각층 무시험 십이 간지 말하 축배 수난기
10 제적봉 전망대 억원의 안보관광지로 연백 북성리 염원소
24 WORLD CUP 이름 스리백 서른살 권력자 감독일 울지마오
14 정아 재민 미군 인순이 이주노동자의 검둥소
247 금종필 풀무원 박성재 중심 수자원 정희원 박홍수 정동민 경영대 문사 심상정 이부영 이수철 박태규 금기정 임성덕 도자 금종호 신은철 이중환 형사법 金 형사과 瑢 昶
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3396 씨름 장사 이태현 최홍만 프라이드 연탄 모래판 표도르 삼호 민속 격투 모제욱 삼보 중공업 파이터 박영배 천하 체육관 판 펀치 시체 제천 이용대 육회 백두
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1069287 ” “ 것 이 ‘ ’ 고 수 등 일 · 대한 문제 한 때문 하 정부 그 관계자 지난 하지 관련 주장 월 지적
50784 버스 ∼ 교통 철도 도로 차량 ㎞ 지하철 운행 공사 서울 구간 호선 열차 고속도 일 사고 분 노선 요금 고속도로 시 이용 개통 시간
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226053 등 검찰 수사 사건 일 혐의 이 씨 경찰 월 서울 것 조사 년 명 · 구속 지난 법원 김 의혹 만원 저 “ 관련
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119594 ‘ ’ 방송 등 · 드라마 일 음악 프로그램 인기 가수 의 KBS MBC 앨범 채널 공연 TV 시 곡 스타 출연 노래 제작 월
205253 은행 회장 기업 그룹 현대 인수 사장 경영 금융 회사 등 외환 매각 억 원 지분 삼성 건설 투자 & 주식 년 대표 이사 일
36385 시 ● 분 오후 오전 EBS SBS KBS2 MBC KBS1 YTN 한편 세계 공개 사랑 언스 함 이야기 주부 엄마 여왕 살림 집 자신 사이
3159 소주 진로 두산 경위 경정 서울청 참이슬 경감 총경 경사 도 경찰청 BG 주류 경기청 숯 도수 어민 알코올 어선 처럼 부산청 상자 맛 신제품
102817 등 일 ’ ‘ 공원 수 · ∼ 관광 축제 월 체험 행사 서울 제주 관광객 문화 나무 한강 생태 시민 만 어린이 시 자연
224350 ‘ ’ 등 서비스 전자 시장 카드 인터넷 전화 정보 업체 고객 이 삼성 수 LG 제품 만 휴대 광고 TV 통신 일 기술 ·
25167 공연 뮤지컬 무대 예술 극장 연극 작품 음악 오페라 연주 관객 극단 ∼ 일 국립 음악회 피아노 무용 국악 배우 회관 춤 전당 오케스트라 모차르트
30822 · 한 우 무 . | ● 정당인 정치 원 지방 기타 대표 1 선거구 2 노 ■ 의원 상업 현 군수 주 자영업 이사
36969 박물관 문화재 문화 년 조선 유물 유산 전시 등 시대 국립 재청 역사 발굴 · 관장 고구려 민속 보존 전통 복원 중앙 여점 사진 자료
107875 것 ’ ‘ 그 이 퇴계 하 수 나 사람 율곡 말 마음 “ ” 공자 때 자신 일 뜻 주자 다음 생각 한 바
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by tmasada2 | 2009-03-11 22:46 | らららルルル
DSTEGRで実対称行列の逆行列
http://d.hatena.ne.jp/audioswitch/20090307/1236436187
http://d.hatena.ne.jp/audioswitch/20081111/1226416284
・・・こちらを参考に,LAPACK のDSTEGRを使って実対称行列の逆行列を求めるソースを書いてみました.

lapackのインストールから.環境はFedora Core 9, Intel Core2 Quadです.
# wget http://www.netlib.org/lapack/lapack.tgz
# tar zxvf lapack.tgz
# cd lapack-3.2/
# cp make.inc.example make.inc
としてmake.incを,上記リンク先の指示のように編集.私の場合は
OPTS     = -O3 -march=core2 -msse3 -msse2 -msse -funroll-all-loops -ffloat-store -fomit-frame-pointer -fforce-addr -ffast-math
の一行だけを変更.fortranのコンパイラはgfortranのまま.さらにMakefileのlib: で始まる行を
lib: blaslib lapacklib tmglib
と変更してから
# make lib
# cp blas_LINUX.a /usr/local/lib/libblas.a
# cp lapack_LINUX.a /usr/local/lib/liblapack.a
とします./usr/local/libのところはご自由に.そして,下記のソースを
$ gcc -O3 -o test test.c -Wall -llapack -lblas -lgfortran
とコンパイル.私の環境では,ちゃんと動いてます.
$ ./test 100
のように行列のサイズを指定して実行すると,元の行列と逆行列の積が表示されます.(こまかいことですが,この積を求めるとき,固有ベクトルに元の行列の列ベクトルを,直接,掛けてます.逆行列は明示的に求めず,与えられたベクトルと掛けた結果を求める,という使い方をすることが多いと思うからです.例えば,ガウス分布で逆行列を使うときなど・・・.)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int dsytrd_(char *uplo, int *n, double *a, int *lda, double *d__, double *e, double *tau, double *work,
int *lwork, int *info);
int dstegr_(char *jobz, char *range, int *n, double *d__, double *e, double *vl, double *vu,
int *il, int *iu, double *abstol, int *m, double *w, double *z__,
int *ldz, int *isuppz, double *work, int *lwork, int *iwork, int *liwork, int *info);
int dormtr_(char *side, char *uplo, char *trans, int *m, int *n, double *a, int *lda, double *tau, double *c__,
int *ldc, double *work, int *lwork, int *info);

void MatInv(double *dX, int nDim, double *dS, double *dU)
{
int i;
int n = nDim;
int lda = nDim;
int lwork = n * n;
int info;
double *A;
double *D;
double *E;
double *TAU;
double *WORK;

A = (double *) malloc(sizeof(double) * n * n);
D = (double *) malloc(sizeof(double) * n);
E = (double *) malloc(sizeof(double) * n);
TAU = (double *) malloc(sizeof(double) * (n - 1));
WORK = (double *) malloc(sizeof(double) * lwork);

for (i = 0; i < n * n; i++) A[i] = dX[i];

dsytrd_("U", &n, A, &lda, D, E, TAU, WORK, &lwork, &info);

int m;
int llwork = 18 * n;
int liwork = 10 * n;
int *ISUPPZ;
double *WWORK;
int *IWORK;

ISUPPZ = (int *) malloc(sizeof(int) * 2 * n);
WWORK = (double *) malloc(sizeof(double) * llwork);
IWORK = (int *) malloc(sizeof(int) * liwork);

dstegr_("V", "A", &n, D, E, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, &m, dS, dU, &n, ISUPPZ, WWORK, &llwork, IWORK, &liwork, &info);

free(D);
free(E);
free(ISUPPZ);
free(WWORK);
free(IWORK);

dormtr_("L", "U", "N", &n, &n, A, &n, TAU, dU, &n, WORK, &lwork, &info);

free(TAU);
free(A);
free(WORK);
}

int main(int argc, char **argv)
{
int i, j, k;
int nDim;
double dTemp;
double *dS, *dU, *dX, *dT;

if (argc < 2) nDim = 10;
else nDim = atoi(argv[1]);

dX = (double *) malloc(sizeof(double) * nDim * nDim);

for (i = 0; i < nDim; i ++)
for (j = i; j < nDim; j ++)
dX[i * nDim + j] = ((double) rand()) / ((double) RAND_MAX);
for (i = 0; i < nDim; i ++)
for (j = 0; j < i; j ++) dX[i * nDim + j] = dX[j * nDim + i];

dS = (double *) malloc(sizeof(double) * nDim);
dU = (double *) malloc(sizeof(double) * nDim * nDim);

MatInv(dX, nDim, dS, dU);

dT = (double *) malloc(sizeof(double) * nDim);

for (i = 0; i < nDim; i ++) {

for (j = 0; j < nDim; j ++) {

dT[j] = 0.0;
for (k = 0; k < nDim; k ++)
dT[j] += dU[j * nDim + k] * dX[k * nDim + i];

}

for (j = 0; j < nDim; j ++) {

dTemp = 0.0;
for (k = 0; k < nDim; k ++)
dTemp += dU[k * nDim + j] / dS[k] * dT[k];

printf("%+.4le\t", dTemp);

}
printf("\n");

}

free(dX);
free(dS);
free(dU);
free(dT);

return 0;
}

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by tmasada2 | 2009-03-11 18:07 | らららルルル
HDPの仮実験,二例目
HDPをLDAに使った場合の仮実験,今度はconcentration parametersのガンマ事前分布のパラメータを,alpha_0,gammaの順に1, 0.1, 1, 1としていた実験が終わったので,その結果を.
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と,まずは,トピックごとの頻度順トップ10の単語.トピック数の変遷は
b0037434_18591390.jpg
で,テーブルの総数は
b0037434_18594084.jpg
で,alpha_0は
b0037434_190980.jpg
と,やはりあまり変動なく,gammaは
b0037434_1903840.jpg
と,変動.ちなみにデータの諸元は,文書数232,460,単語トークン数10,288,340,異なり単語数28,382です.
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by tmasada2 | 2009-03-06 18:45 | らららルルル