The value of P(tl|Di) in the object

The value of P(tl|Di) in the objective function is expanded and expressed
in terms of the model parameters with the use of Equation 4.12. We
note that a Lagrangian method can be used to solve this constrained
problem. This is quite similar to the approach that we discussed for
the non-negative matrix factorization problem in this chapter. The Lagrangian
solution essentially leads to a set of iterative update equations
for the corresponding parameters which need to be estimated. It can be
shown that these parameters can be estimated [49] with the iterative update
of two matrices [P1]k×n and [P2]d×k containing the topic-document
probabilities and term-topic probabilities respectively. We start off by
initializing these matrices randomly, and normalize each of them so that
the probability values in their columns sum to one. Then, we iteratively
perform the following steps on each of P1 and P2 respectively:

Kết quả (Việt) 1:

Giá trị của P (tl| Di) trong mục tiêu, chức năng là mở rộng và thể hiệntrong điều khoản của các thông số mô hình với việc sử dụng các phương trình 4.12. Chúng tôilưu ý rằng một Lagrange phương pháp có thể được sử dụng để giải quyết này bị hạn chếvấn đề. Điều này là khá giống với cách tiếp cận chúng tôi thảo luận choCác vấn đề factorization không âm ma trận trong chương này. Lagrangegiải pháp cơ bản dẫn đến một tập hợp các phương trình lặp đi lặp lại bản Cập NhậtĐối với các tham số tương ứng mà cần phải được ước tính. Nó có thểHiển thị các thông số có thể là ước tính [49] với những Cập Nhật lặp đi lặp lạihai ma trận [P1] k × n và k d × [P2] có chứa các tài liệu chủ đềxác suất và các thuật ngữ chủ đề xác suất tương ứng. Chúng tôi bắt đầu bằngkhởi tạo ma trận các ngẫu nhiên và bình thường hóa mỗi người trong số họ do đóCác giá trị xác suất của cột tiền để một. Sau đó, chúng ta lặp đi lặp lạithực hiện theo các bước sau trên mỗi P1 và P2 tương ứng:

Kết quả (Việt) 2:

Giá trị của P (tl | Di) trong hàm mục tiêu được mở rộng và bày tỏ
về các thông số mô hình với việc sử dụng các phương trình 4.12. Chúng tôi
lưu ý rằng một phương pháp Lagrange có thể được sử dụng để giải quyết hạn chế này
vấn đề. Điều này là khá tương tự như phương pháp mà chúng ta đã thảo luận về
các vấn đề ma trận thừa số không âm, trong chương này. Lagrangian
giải pháp cơ bản dẫn đến một tập hợp các phương trình cập nhật lặp đi lặp lại
cho các thông số tương ứng mà cần phải được ước tính. Nó có thể được
chỉ ra rằng các thông số này có thể được ước tính [49] với bản cập nhật lặp đi lặp lại
của hai ma trận [P1] k × n và [P2] d × k có chứa các chủ đề, tài liệu
xác suất và xác suất hạn chủ đề tương ứng. Chúng tôi bắt đầu bằng cách
khởi tạo các ma trận ngẫu nhiên, và bình thường mỗi người để
các giá trị xác suất trong cột của họ cộng lại thành một. Sau đó, chúng ta lặp đi lặp lại
thực hiện các bước dưới đây trên mỗi của P1 và P2 tương ứng: