mots quotidiens. | |
Daichi Mochihashi (持橋大地) daichi <at> ism.ac.jp | by hns, version 2.10-pl1. |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ferguson (1973) A Bayesian Analysis of Some Nonparametric Problems, The Annals of Statistics,Vol.1, No.2, 1973.と
Antoniak (1974) Mixtures of Dirichlet Processes with Applications to Bayesian Nonparametric Problems, The Annals of Statistics,Vol.2, No.6, 1974.を読むのがいいと思います。
DPは, それ自体というよりディリクレ過程混合モデルとして使う人が多いか と思うので, その場合は
Escobar and West (1995) "Bayesian Density Estimation and Inference using Mixtures", Journal of the American Statistical Association,Vol. 90, No. 430, 1995.がいい論文で, これを読むのが当面の目標ではないかと思います。 ちなみに, これを読むためには, ディリクレ過程の生成パラメータであるαの 推定が必要で, それを Beta variable を入れた augmented Gibbs でやる話で
West (1992) "Hyperparameter estimation in Dirichlet process mixture models", ISDS discussion paper 1992-03, 1992.を読む必要があります。 (Googleで探すとリンクが切れているみたいですが, 今探したら ここ にありました。)
他にも色々ありますが, とりあえず上に挙げた論文が一番基礎的だと思います。
ちなみに, Antoniak (1974)などはWeb上にはないので,
NAISTの電子図書館で複写依頼して
大川さんに自宅まで転送してもらったのだけれど, 何と
京大数理解析研究所附属図書館から, 和紙風の白い封筒で来て(2003年の7月ごろ),
文IIIだった僕がついに京大数理解析研究所ですか!と個人的に感慨にふけって
しまったのでした。
この論文では第1種 Stirling 数になる, という話が後ろの方でわりと
突然出てきますが, これがどうしてかというのは, 僕の
2005/9/6の日記
に書いておきました。結局この論文や上のものは後で東大にログインして
JSTORからPDFをゲットしたので, PDFがほしい, という方は個人的にご連絡下さい。
上の論文とは別に, スライドとしては大羽さんも紹介されていた
Ghahramani の
UAI'05のスライド
と, Jordanの
NIPS'05のスライド
が
直観的な感覚をつかむにはとてもいいと思います。
Ghahramani のスライドを見て, Base measure との関係はこんな感じか! というのが
僕はよくわかりました。
というあたりで, 参考になればと思います。
Stump's recent book, INFLECTIONAL MORPHOLOGY (2001), lays out a rich set of principles and notational conventions designed to capture important linguistic generalizations. In spite of the apparent complexity of Stump's formalism, the system as a whole is no more powerful than a collection of regular relations. Consequently, a Stump-style description of the morphology of a particular language such as Lingala or Bulgarian can be compiled into a finite-state transducer that maps the underlying lexical representations directly into the corresponding surface forms or forms, and vice versa, yielding a single lexical transducer.らしい。いかす.
タイトル一覧 | |