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最近読んだトピックモデル関係の論文のざっとしたメモ。内容については間違って理解しているところも多々あると思います。 (追記 12/24) 最後のほうに論文を読む基礎となる文献を追加しました。 Efficient Methods for Topic Model Inference on Streaming Document Collections (KDD 2009) 論文の話は2つあって一つ目がSparseLDAというCollapsed Gibbs samplerの省メモリかつ高速な方法の提案と2つ目はオンラインで文章が入力されるような場合において訓練データと新規データをどう使うかという戦略について述べて実験している。 Collapsed Gibbs samplerを高速化しようという論文はPorteous et al.(KDD 2008)でも述べられているけどそれよりも2倍ぐらい高速(通
![[機械学習] トピックモデル関係の論文メモ - tsubosakaの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7d7bebddebe117cac45f7a60d8849efcd2d85c8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127124028144%2F17680117127124031236%2F1557332459)
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