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| 羽生結弦，日本天才花式滑冰選手 圖片來源http://abcnews.go.com/Sports/photos/tough-straight-face-midair-22463006/image-22525718 |
貝氏統計推論中，有些Posterior實在太複雜太難算，用sampling (如MCMC)抽一大堆貌似合理的樣本來進行參數推論是經常使用的替代方式。然而sampling也有既存的問題，比如說常常讓運算速度不夠快，或是完全來自隨機以致收斂性等表現難以掌握等等。總之，學界開始尋找其他逼近(approximation)的方法在某些場合下取代MCMC。
Variational Bayes算是最紅的，許多貝氏建模的文章都會提供相對應的演算細節。
大致上的概念是這樣的，我們感興趣的東西是$p\left ( \theta \right |x)$，並且
$p\left ( \theta \right |x) \propto p\left ( \theta \right )p\left ( x |\theta \right)$
找一個替代品$q\left(\theta\right)$，並且讓這個替代品和posterior很像很像，換句話說就是努力把
$KL\left [ q\left(\theta\right) , p\left( \theta \right | x)\right]$
變得很小很小(沒錯，Kullback-leibler divergence這個
然後，因為我們有好多個parameter要推論，mean field assumption會是一個把情況變得簡單的假設，也就是所有的參數都是獨立的。也就是
$q\left(\theta \right )=\prod_iq\left(\theta_i \right )$
把這個該變小的Kullback-leibler divergence寫開
$KL \left[q \left( \theta \right),p \left( \theta \right|x) \right] =\int q \left( \theta \right) \log \frac{q\left( \theta \right)}{p \left( \theta|x \right)}d\theta$
$=\int q \left( \theta \right) \log \frac{q\left( \theta \right)p \left(x \right)}{p \left( \theta,x \right)} d\theta$
$=\int q \left( \theta \right) \log \frac{q \left( \theta \right)}{p \left( \theta,x \right)} d \theta- \int q \left( \theta \right) \log p \left(x\right) d\theta$
$=\int q\left(\theta\right)\log\frac{q\left(\theta\right)}{p\left(\theta,x\right)} d\theta-\log p\left(x\right)$
由於對$\log p\left(x\right)$已經使不上力(和$\theta$無關)，所以接下來專心解決$\int q\left(\theta\right)\log\frac{q\left(\theta\right)}{p\left(\theta,x\right)} d\theta$，並解我們知道$\int q\left(\theta\right)\log\frac{q\left(\theta\right)}{p\left(\theta,x\right)} d\theta$和$KL\left [ q\left(\theta\right) , p\left( \theta \right | x)\right]$成正比，所以要盡量把他變小
接下來引入mean field assumption
$\int q\left(\theta\right)\log\frac{q\left(\theta\right)}{p\left(\theta,x\right)} d\theta =\int \prod_i q\left(\theta_i \right) \log \frac{\prod_i q\left(\theta_i \right)}{p\left(\theta,x\right)} d\theta$
$=\int \prod_i q\left(\theta_i \right) \left( \sum_i \log q\left(\theta_i \right) - \log p\left(\theta, x \right ) \right)$
$=\int q\left(\theta_j \right) \prod_{i\neq j} q\left(\theta_i \right) \left( \sum_i \log q\left(\theta_i \right) - \log p\left(\theta, x \right ) \right) d\theta$
$=\int q\left(\theta_j \right) \prod_{i\neq j} q\left(\theta_i \right) \left( \log q\left(\theta_j \right) - \log p\left(\theta, x \right ) \right) d\theta$ $- \int q\left(\theta_j \right) \prod_{i\neq j} q\left(\theta_i \right) \left( \sum_{i\neq j} \log q\left(\theta_i \right) \right) d\theta$
$= \int q\left(\theta_j \right) \left( \log q\left(\theta_j \right) - \int \prod_{i\neq j} q\left(\theta_i \right) \log p\left(\theta, x \right ) d\theta_{i\neq j} \right ) d\theta_j$$+c$
$= \int q\left(\theta_j \right) \left( \log q\left(\theta_j \right) - E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right) d\theta_j +c$
$= \int q\left(\theta_j \right) \log \frac{\log q\left(\theta_j \right)}{\exp \left( E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right )} d\theta_j +c$
$=KL\left[ q\left(\theta_j \right), \exp \left( E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right ) \right ] + c$
$KL\left[ q\left(\theta_j \right), \exp \left( E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right ) \right ]$最小就是讓$\int q\left(\theta\right)\log\frac{q\left(\theta\right)}{p\left(\theta,x\right)} d\theta$最小，也就是讓$KL\left [ q\left(\theta\right) , p\left( \theta \right | x)\right]$最小，目標就完成啦!!!!!!! 哈哈哈哈~~~~~(已瘋)
而可以把$KL\left[ q\left(\theta_j \right), \exp \left( E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right ) \right ]$變得最小的$q\left(\theta_j \right)$不就是$\exp \left( E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right )$本人嗎?
真是可喜可賀!!!
因此Variational Bayes演算法就大功告成了
$q^{*}\left(\theta_j \right) = \frac{1}{Z} \exp \left( E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] \right )$
或者寫成
$\log q^{*}=E_{q \left( \theta_{i \neq j} \right )} \left[ \log(\theta, x)) \right ] - \log Z$
逐個迭代$q \left( \theta_{j} \right )$直到收斂為止
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