聚类模型的摊销贝叶斯推断

我们开发了用于概率聚类模型（如狄利克雷过程混合模型）后验分布的高效摊销近似贝叶斯推断方法。该方法基于将聚类排列的分布式、对称性不变表示映射为条件概率。该方法易于并行化，以单次吉布斯采样器扫描相同的计算代价产生近似后验中聚类分配的独立同分布样本，并且可轻松应用于共轭与非共轭模型，因为训练仅需从生成模型中采样。