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MCMC可以通过MH方法采样，gibbs采样实际上是MH的一个特殊形式。. 变分的参数再有标准分布的 后验分布 的情况下才能用基于均值的 变分方法 ，非共轭情况下可以用 拉普拉斯积分 近似或者delta方法近似。. 编辑于 2018-05-18 14:26. 知乎，中文互联网高质量的问答社区 ...
最近在看LDA，公式真的太多了，看的眼花，对 Gibbs采样算是比较了解了， 变分推断还是没看太明白。 想求助各位大神，这两种方法都有什么不同和优缺点呢…
1 个回答. 默认排序. 潮爆. 半年前我自己提的问题，没想到半年后是我自己来回答。 当初我问这个问题的时候根本没有发现产生这个公式背后的逻辑，弄清楚逻辑之后就有了新的理解。 众所周知，gibbs自由能的微分表达式为： dG=-SdT+Vdp+μdn. 这个形式表示的是三维空间中的定义，其中第一项代表了热量部分的贡献，第二项代表机械功部分的贡献，第三项代表物质的特有属性。 而进行表面相的研究时，研究对象被抽象成一个理想的二维平面。 我们可以发现热量项及物质的特有属性项中不包含维度信息，但机械功项从三维降到了二维，对应的表达形式也应该从 Vdp 变为 σdγ ， σ 就是二维中对应三维体积的面积， γ 就是二维中对应压强的表面张力。 类似地，降成一维后也有差不多的结论。
关注者. 83. 被浏览. 16,642. 6 个回答. 默认排序. 匿名用户. Gibbs Sampling或者说更一般的MCMC算法，本来就可以保证对于任意 初始分布 （或者应该说不叫分布吧，就是一组初值），迭代能收敛到真实分布。 和LDA本身没什么关系。 编辑于 2017-02-12 23:26. alexchen. 北京航空航天大学 信号与信息处理学博士. 19 人赞同了该回答. 最近在学习LDA，开始也遇到了同样的困惑，现将自己的认识记录如下： 1. Gibss采样 并非需要已知样本的分布。
关注者. 8. 被浏览. 1,806. 2 个回答. 默认排序. wymin576. Gibbs效率的提升来自于一种适应性样本产生方式。 其中产生候选参数取值的分布会根据当前的参数值调整自己。 参考richard mcelreath的statistical rethinking。 中文翻译本的222页. 发布于 2023-02-23 06:15. 有些讲义或教程称Gibbs抽样比Metropolis抽样更加有效率。 我不明白‘有效率’的含义。 我总是认为Metropoli…
Gibbs现象存在是由于傅立叶变换是变换区域内平方收敛，不是逐点收敛。 所以用周期信号逼近跳变信号，会出现强烈抖动，不能消除。 其次离散信号只是对连续信号采样，要满足奈奎斯特定理，限制了信号频率上限，不会改变连续信号的性质，所以对于离散信号，gibbs现象同样存在。 发布于 2018-07-04 09:05. 用有限项傅里叶级数表示周期信号，吉伯斯现象是不可避免的，请问:离散周期信号，存在Gibbs现象吗？
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