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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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EMアルゴリズム,KLダイバージェンスについて

kohekoh

総合スコア140

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/08/03 04:42

ここで質問することではないのかもしれませんが
教えていただければ幸いです

EMアルゴリズム,KLダイバージェンスについて質問です

KLダイバージェンスにおいて
D(p||q) = ∫p(x)log(p(x)/q(x))dx となると思うのですが

|| ← の意味はなんでしょうか

EMアルゴで
logp(D|θ) = log∫p(D,z|θ)dzを最大化したいときに
log∫p(D,z|θ)dz = log∫q(z|D)(p(D,z|θ)/q(z|D))dz となると思うのですが
なぜこうなるのでしょうか
KLダイバージェンスの式を見た感じだと,
q・p/q ではなくて,p・p/q ではないかと思ったのですが
なぜでしょうか

またjensenの不等式から
log∫q(z|D)(p(D,z|θ)/q(z|D))dz ≧ ∫q(z|D)log(p(D,z|θ)/q(z|D))dz
≡F(q(z|D),θ) となると思うのですが
なぜ,q(z|D),θになるのでしょうか

ご教授お願い致します。

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回答1

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D(p||q) = ∫p(x)log(p(x)/q(x))dx となると思うのですが

|| ← の意味はなんでしょうか

左辺のように書いたら右辺の意味であるという「定義」です。それ以上の意味はないと思いますが。
条件付き確率のときの p|q との混同を避けたのか距離なのでノルムからの類推かなと思いますが私は分かりません。

log∫p(D,z|θ)dz = log∫q(z|D)(p(D,z|θ)/q(z|D))dz

左辺に対しq(z|D)を掛けてq(z|D)で割っているので左辺=右辺であり、p.(p/q)では左辺=右辺になっていません

≡F(q(z|D),θ) となると思うのですが
なぜ,q(z|D),θになるのでしょうか

≡ は合同、定義、恒等式、同値などに使われますがここでは
左辺を右辺として定義した。ということです。ですので、「なぜ」という理由はありません。

投稿2020/07/05 06:57

aokikenichi

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