最大熵模型学习的DFP算法
时间: 2023-11-10 07:44:53 浏览: 51
最大熵模型学习的DFP算法是一种优化算法,用于在最大熵模型中学习参数。DFP算法是由Davidon-Fletcher-Powell三位数学家提出的,是一种二次拟牛顿法,在最大熵模型学习中被广泛应用。
最大熵模型是一种基于信息熵原理的概率模型,它通过最大化熵的原则来确定模型的参数。最大熵模型的学习问题可以转化为一个优化问题:找到一个参数向量,使得该向量对应的模型在训练数据上的似然函数最大。
DFP算法通过使用拟牛顿法的思想,利用已知的函数值和梯度信息来近似估计目标函数的海森矩阵,并利用这个估计的海森矩阵来更新参数向量。DFP算法的核心是维护一个近似的海森矩阵,然后使用这个近似的海森矩阵来计算下一步的搜索方向。
具体来说,DFP算法的步骤如下:
1. 初始化参数向量和近似海森矩阵H0;
2. 计算当前参数向量的梯度g;
3. 计算搜索方向d=-Hk*g;
4. 通过线搜索确定步长α;
5. 更新参数向量xk+1=xk+α*d;
6. 计算新的梯度gk+1;
7. 计算近似海森矩阵Hk+1;
8. 重复步骤2-7,直到收敛。
需要注意的是,DFP算法中的关键在于如何计算近似海森矩阵Hk+1。一般采用BFGS公式或DFP公式来更新海森矩阵,这些公式都是基于拟牛顿法的思想,通过使用已知的函数值和梯度信息来近似估计目标函数的海森矩阵,从而实现参数的更新。
相关问题
写出最大熵模型学习的DFP算法
DFP算法(Dai-Fletcher-Powell Algorithm)是一种用于求解最大熵模型学习的优化算法。下面是最大熵模型学习的DFP算法的步骤:
输入:训练数据集D,特征函数fi(x, y),经验分布P(x, y),特征函数期望值E(fi),停止条件ϵ。
输出:最优权重向量w*。
1. 初始化权重向量w为w0,设置迭代次数t=0,初始化Hessian矩阵H为单位矩阵。
2. 计算模型分布P(y|x)以及特征函数fi(x, y)关于经验分布P(x, y)和模型分布P(y|x)的期望值E(fi),分别记为E(fi)和E(fi|y,x)。
3. 更新权重向量:
a. 计算特征函数fi(x, y)关于模型分布P(y|x)的期望值E(fi|w),即E(fi|w)=ΣP(y|x, w)*fi(x, y)。
b. 更新权重向量:w = w + H^(-1)*[E(fi)-E(fi|w)]。
4. 如果满足停止条件||E(fi)-E(fi|w)||<ϵ,则输出最优权重向量w*;否则,转到步骤2。
通过以上步骤,DFP算法能够迭代更新权重向量,使得模型分布P(y|x)与经验分布P(x, y)的KL散度最小,从而得到最优的权重向量w*。这样可以用于最大熵模型的学习和预测。
最大熵模型 IIS / DFP 算法代码实现
以下是最大熵模型的 IIS/DFP 算法的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
class MaxEnt():
def __init__(self, X, Y):
self.X = X
self.Y = Y
self.N = len(X)
self.M = len(X[0])
self.build_dict()
self.w = np.zeros(self.feature_num)
self.calcu_Z()
def build_dict(self):
self.feat_dict = {}
idx = 0
for i in range(self.N):
for j in range(self.M):
feat = str(j) + '=' + str(self.X[i][j]) + ',' + str(Y[i])
if feat not in self.feat_dict:
self.feat_dict[feat] = idx
idx += 1
self.feature_num = idx
def calcu_Z(self):
self.Z = 0
for i in range(self.N):
sum_f = 0
for j in range(self.M):
f = str(j) + '=' + str(self.X[i][j]) + ',' + str(self.Y[i])
if f in self.feat_dict:
sum_f += self.w[self.feat_dict[f]]
self.Z += np.exp(sum_f)
def calcu_px(self, X):
sum_f = 0
for j in range(self.M):
f = str(j) + '=' + str(X[j]) + ',' + str(0)
if f in self.feat_dict:
sum_f += self.w[self.feat_dict[f]]
px = np.exp(sum_f) / self.Z
return px
def calcu_Epfi(self):
Epfi = np.zeros(self.feature_num)
for i in range(self.N):
pxy = self.calcu_px(self.X[i])
for j in range(self.M):
f = str(j) + '=' + str(self.X[i][j]) + ',' + str(self.Y[i])
if f in self.feat_dict:
Epfi[self.feat_dict[f]] += pxy
return Epfi / self.N
def train(self, max_iter=1000, tol=1e-5):
for it in range(max_iter):
w_old = np.copy(self.w)
Epfi = self.calcu_Epfi()
for i in range(self.feature_num):
delta = 1.0 / self.N * np.log(self.Z) - Epfi[i]
self.w[i] += delta
self.calcu_Z()
diff = np.sum(np.abs(self.w - w_old))
if diff < tol:
break
def predict(self, X):
px = self.calcu_px(X)
py = np.zeros(2)
for i in range(2):
sum_f = 0
for j in range(self.M):
f = str(j) + '=' + str(X[j]) + ',' + str(i)
if f in self.feat_dict:
sum_f += self.w[self.feat_dict[f]]
py[i] = np.exp(sum_f) / self.Z
return np.argmax(py), px
```
其中,X 和 Y 分别为训练集的特征和标签,feature_num 表示特征的数量,w 是特征的权重,Z 表示归一化因子。calcu_Z 函数和 calcu_px 函数分别计算归一化因子和某个样本的概率值。calcu_Epfi 函数计算经验期望。train 函数使用 IIS/DFP 算法进行模型训练。predict 函数根据模型预测输入样本的标签和概率值。