double CHierarchicalDP::SamplingLambda( double oldLambda )
{
for(int i=0 ; i<50 ; i++ )
{
float gammaB = 0; // ガンマ関数スケールパラメータ
float gammaA = 0; // ガンマ関数形状パラメータ
int numAllTables = 0;
for(int d=0 ; d<m_dataNum ; d++ )
{
int len = m_documents_d[d].length;
// ベータ分布からサンプル生成
float w = genbet( (float)oldLambda+1 , (float)len );
gammaB -= log(w);
// 二値分布からサンプリング
int s = (RandF() * (oldLambda + len)) < len ? 1 : 0;
gammaA -= s;
// テーブルの総数を計算
numAllTables += (int)m_documents_d[d].tables_t.size()-1;
}
// 事後分布のパラメタを計算
gammaA += (float)(HDP_CONCPARA_PRIOR_A + numAllTables);
gammaB += (float)HDP_CONCPARA_PRIOR_B;
// 更新
oldLambda = (double)gengam( gammaB , gammaA );
}
return oldLambda;
}
double CHierarchicalDP::SamplingGamma( double oldGamma )
{
// テーブルの総数を計算
int numAllTables = 0;
for(int k=0 ; k<m_dishes_k.size() ; k++ )
{
numAllTables += m_dishes_k[k].GetPopularity();
}
for(int i=0 ; i<20 ; i++ )
{
float gammaB = 0; // ガンマ関数スケールパラメータ
float gammaA = 0; // ガンマ関数形状パラメータ
int numDish = (int)m_dishes_k.size();
// ベータ分布からサンプル生成
float w = genbet( (float)oldGamma+1 , (float)numAllTables );
// 二値の分布をサンプリング
int s = (RandF() * (oldGamma + numDish)) < numDish ? 1 : 0;
gammaA = (float)(HDP_CONCPARA_PRIOR_A + numDish - s);
gammaB = (float)(HDP_CONCPARA_PRIOR_B - log(w));
// 更新
oldGamma = (double)gengam( gammaB , gammaA );
}
return oldGamma;
}
static int rbeta_rng (lua_State *L) {
nl_RNG *r = getrng(L);
lua_Number a = luaL_checknumber(L, 1);
lua_Number b = luaL_checknumber(L, 2);
checknp(L, a);
checknp(L, b);
setdeviate(number, genbet(r, a, b), 3);
return 1;
}
