分层Dirichlet过程原理及应用综述

摘要

Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程.通过其良好的聚类性质,基于此的模型可以通过简单的Gibbs采样决定参数的个数,从而为模型选择提供方便.近年来,在理论和应用上均得到了迅速的发展,引起越来越多的关注.分层Dirichlet过程是LDA模型的非参数模型推广,可以用来构建无穷个基本组元的混合模型.HDP被广泛地应用在概率话题模型的领域.首先说明Dirichlet过程的原理和采样方法,然后将其推广到分层Dirichlet过程中,并重点介绍基于Dirichlet过程的混合模型,最后对分层Dirichlet过程的应用进行了介绍.