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  <blog_title>あしたからがんばる ―椀屋本舗</blog_title>
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  <description>今日の勉強会は並列・分散処理について。EMアルゴリズムとギブスサンプリングの話だったけど、後半のギブスサンプリングの話は途中で脱落した。大雑把に理解したこととしては、トピックモデルをギブスサンプリングなどで実装する場合、各文書を別のノードに投げたとき推定するトピックのIDが異なる可能性があるけど、それをどうすんのよ、という問題の解決で、それを各クラスの類似度を推定しながら合わせていく、という話だったと思う。 EMの方は、普通のmap-reduceで実装するとE-ステップは各ノードがそれぞれ期待値を返してくるからいいんだけど、M-ステップのときにreduceしたノードが更新したパラメータを推定し…</description>
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  <published>2010-05-18 00:00:00</published>
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