变分推断中的ELBO(证据下界)

小咪咪 2022-01-09 17:05 866阅读 0赞

本文作者：合肥工业大学 电子商务研究所 钱洋 email：1563178220@qq.com 。  
**内容可能有不到之处，欢迎交流**。

**未经本人允许禁止转载**。

# 变分推断简介 #

变分推理的目标是近似**潜在变量(latent variables)在观测变量（observed variables）下的条件概率**。解决该问题，需要使用优化方法。在变分推断中，需要使用到的一个重要理论，是**平均场理论**，读者可以参考我的另外一篇博客：  
[https://qianyang-hfut.blog.csdn.net/article/details/86644192][https_qianyang-hfut.blog.csdn.net_article_details_86644192]

变分推断等价于最小化KL散度。  
![在这里插入图片描述][20190620193323742.png_pic_center]  
其中， q ( z ) q(z) q(z)为近似分布， p ( z ∣ x ) p(z|x) p(z∣x)为**所要求的的后验概率分布**。这里之所以对 p ( z ∣ x ) p(z|x) p(z∣x)进行近似，是因为其很难计算，**在下一小节将对其进行讨论**。

KL散度可以表示为：  
![在这里插入图片描述][20190620193743980.png_pic_center]  
其中， Q ( x ) Q(x) Q(x)为要近似的分布， P ( x ∣ D ) P(x|D) P(x∣D)为参数 x x x的条件概率分布。

这个公式可以继续化简，读者可以参考我的另外一篇博客：  
[https://qianyang-hfut.blog.csdn.net/article/details/86644192][https_qianyang-hfut.blog.csdn.net_article_details_86644192]  
或者参考：A Tutorial on Variational Bayesian Inference

化简后的结果为：  
![在这里插入图片描述][2019062019433541.png_pic_center]  
其中， l n P ( D ) lnP(D) lnP(D)为log似然， L L L为log似然的下界。使得KL散度最小，相当于最大化 L L L。如下为三者之间的关系：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9xaWFueWFuZy1oZnV0LmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# ELBO #

ELBO，全称为 Evidence Lower Bound，即证据下界。这里的**证据**指数据或可观测变量的概率密度。

假设 x = x 1 : n x=x\_\{1:n\} x=x1:n表示一系列可观测数据集， z = z 1 : m z=z\_\{1:m\} z=z1:m为一系列隐变量(latent variables)。则可用 p ( z , x ) p(z,x) p(z,x)表示**联合概率**， p ( z ∣ x ) p(z|x) p(z∣x)为**条件概率**， p ( x ) p(x) p(x)为**证据**。

那么，贝叶斯推理需要求解的就是条件概率，即：  
![在这里插入图片描述][2019062019583568.png_pic_center]  
然而，对很多模型而言，计算 p ( x ) p(x) p(x)是很困难的，即：  
![在这里插入图片描述][20190620200049545.png_pic_center]  
因此，无法直接计算 p ( z ∣ x ) p(z|x) p(z∣x)**。那么，这里变分推断就来了**。在上一节中已提及，变分推断的目标是找到一个概率密度函数 q ( z ) q(z) q(z)来近似 p ( z ∣ x ) p(z|x) p(z∣x)\*，要得到最佳的 q ( z ) q(z) q(z)必须优化：  
![在这里插入图片描述][20190620200501780.png_pic_center]  
其中，KL散度可以表示为：  
![在这里插入图片描述][20190620200634426.png_pic_center]  
由于KL散度大于0，进而我们可以求得：  
 l o g p ( x ) ≥ E \[ l o g p ( z ∣ x ) \] − E \[ l o g q ( z ) \] logp(x)\\geq E\\left \[ logp(z|x) \\right \] - E\\left \[ logq(z) \\right \] logp(x)≥E\[logp(z∣x)\]−E\[logq(z)\]  
**这里终于知道为什么叫证据下界了吧**，即公式的左边的证据的对数形式，右边为其下界。因此，我们有：  
![在这里插入图片描述][20190620201144324.png_pic_center]  
在使用变分推断时，首先需要计算的便是ELBO。从上面的公式可以看到，要计算ELBO，需要写出联合概率密度 p ( z , x ) p(z,x) p(z,x)和 q ( z ) q(z) q(z)。

在写出这两个式子之后，带入ELBO公式，分别求对数。之后，分别求期望。在期望计算完之后，针对具体的变分参数，求偏导，并令偏导为0，即可得到变分参数的更新公式。

**在实际公式推导过程中，关键点就在于如何求期望**。其计算期望往往需要用到**指数分布族的性质**，即**可以将期望计算转化成求导计算**。关于指数分布族的介绍读者可以参考我的另外一篇博客：  
[https://qianyang-hfut.blog.csdn.net/article/details/87247363][https_qianyang-hfut.blog.csdn.net_article_details_87247363]

# 案例 #

# 高斯混合模型 #

第一个案例为，高斯混合模型。详细的介绍可参考我的另外一篇博客，该博客也提供了Python代码：  
[https://qianyang-hfut.blog.csdn.net/article/details/86694325][https_qianyang-hfut.blog.csdn.net_article_details_86694325]  
其模型的生成过程为：  
![在这里插入图片描述][20190620202202782.png_pic_center]

# LDA #

在LDA模型中，需要计算下界：  
![在这里插入图片描述][20190620202459875.png_pic_center]  
其中，  
![在这里插入图片描述][20190620202518753.png_pic_center]  
关于联合概率分布可以表示为：  
![在这里插入图片描述][20190620202602210.png_pic_center]  
基于平均场原理：  
![在这里插入图片描述][20190620203119923.png_pic_center]  
写出这两个式子之后，可以求其期望。这个中间步骤还是很繁琐的。最后，可以得到变分参数的更新公式：  
![在这里插入图片描述][20190620203345994.png_pic_center]

# 参考文献 #

\[1\] Blei D M, Kucukelbir A, McAuliffe J D. Variational inference: A review for statisticians\[J\]. Journal of the American Statistical Association, 2017, 112(518): 859-877.  
\[2\]Kurihara K, Welling M, Teh Y W. Collapsed Variational Dirichlet Process Mixture Models\[C\]//IJCAI. 2007, 7: 2796-2801.

[https_qianyang-hfut.blog.csdn.net_article_details_86644192]: https://qianyang-hfut.blog.csdn.net/article/details/86644192
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