PRML 第10章（10.18から10.27まで）解答例

はじめに

PRML解答例まとめを参照

演習 10.18

この演習問題では，ガウス混合モデルでの変分ベイズ法の再推定を行う方程式を，下界を直接微分することで導出する．これを行うため，変分事後分布が

$$q(Z,π,μ,Λ)=q(Z)q(π,μ,Λ)(10.42) q(\mathbf{Z}, \boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})=q(\mathbf{Z}) q(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda}) \tag{10.42}$$

と

$$q(π,μ,Λ)=q(π)∏k=1Kq(μk,Λk)(10.55) q(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})=q(\boldsymbol{\pi}) \prod_{k=1}^{K} q\left(\boldsymbol{\mu}_{k}, \mathbf{\Lambda}_{k}\right) \tag{10.55}$$

で定義されるように分解され，各因子が

$$q⋆(Z)=∏n=1N∏k=1Krnkznk(10.48) q^{\star}(\mathbf{Z})=\prod_{n=1}^{N} \prod_{k=1}^{K} r_{n k}^{z_{n k}} \tag{10.48}$$

$$q⋆(π)=Dir⁡(π∣α)(10.57) q^{\star}(\boldsymbol{\pi})=\operatorname{Dir}(\boldsymbol{\pi} \mid \boldsymbol{\alpha}) \tag{10.57}$$

$$q⋆(μk,Λk)=N(μk∣mk,(βkΛk)−1)W(Λk∣Wk,νk)(10.59) q^{\star}\left(\boldsymbol{\mu}_{k}, \mathbf{\Lambda}_{k}\right)=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\beta_{k} \mathbf{\Lambda}_{k}\right)^{-1}\right) \mathcal{W}\left(\mathbf{\Lambda}_{k} \mid \mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right) \tag{10.59}$$

で与えられることを仮定する．これらを

$$L=E[ln⁡p(X∣Z,μ,Λ)]+E[ln⁡p(Z∣π)]+E[ln⁡p(π)]+E[ln⁡p(μ,Λ)]−E[ln⁡q(Z)]−E[ln⁡q(π)]−E[ln⁡q(μ,Λ)](10.70) \begin{aligned} \mathcal{L} &= \mathbb{E}[\ln p(\mathbf{X} \mid \mathbf{Z}, \boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})]+\mathbb{E}[\ln p(\mathbf{Z} \mid \boldsymbol{\pi})]+\mathbb{E}[\ln p(\boldsymbol{\pi})]+\mathbb{E}[\ln p(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})] \\ &-\mathbb{E}[\ln q(\mathbf{Z})]-\mathbb{E}[\ln q(\boldsymbol{\pi})]-\mathbb{E}[\ln q(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})] \end{aligned} \tag{10.70}$$

に代入し，下界を変分事後分布の持つパラメータの関数として与えよ．次にこの下界をパラメータに関して最大化することで，変分事後分布の因子を再推定する方程式を導出しこれらが10.2.1節で得たものと一致することを示せ．

---

※やろうとすることは変分ベイズ法の再推定式$(10.58)(10.58)$とか$(10.60)–(10.63)(10.60)–(10.63)$を変分下界$(10.70)(10.70)$を用いることでも求められるということを示せばいい……のだが非常に計算が多い。

各因子が$(10.48),(10.57),(10.59)(10.48),(10.57),(10.59)$のように表せる場合、10.2.2節で得た$(10.71)–(10.77)(10.71)–(10.77)$の変分下界をまず$L\mathcal{L}$に代入すると

$$L=E[ln⁡p(X∣Z,μ,Λ)]+E[ln⁡p(Z∣π)]+E[ln⁡p(π)]+E[ln⁡p(μ,Λ)]−E[ln⁡q(Z)]−E[ln⁡q(π)]−E[ln⁡q(μ,Λ)]=12∑k=1KNk{ln⁡Λ~k−Dβk−1−νkTr⁡(SkWk)−νk(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)−Dln⁡(2π)}+∑n=1N∑k=1Krnkln⁡π~k+ln⁡C(α0)+(α0−1)∑k=1Kln⁡π~k+12∑k=1K{Dln⁡(β0/2π)+ln⁡Λ~k−Dβ0βk−β0νk(mk−m0)TWk(mk−m0)}+Kln⁡B(W0,ν0)+(ν0−D−1)2∑k=1Kln⁡Λ~k−12∑k=1KνkTr⁡(W0−1Wk)−∑n=1N∑k=1Krnkln⁡rnk−∑k=1K(αk−1)ln⁡π~k−ln⁡C(α)−∑k=1K{12ln⁡Λ~k+D2ln⁡(βk2π)−D2−H[q(Λk)]} \begin{aligned} \mathcal{L} &= \mathbb{E}[\ln p(\mathbf{X} \mid \mathbf{Z}, \boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})]+\mathbb{E}[\ln p(\mathbf{Z} \mid \boldsymbol{\pi})]+\mathbb{E}[\ln p(\boldsymbol{\pi})]+\mathbb{E}[\ln p(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})] \\ &-\mathbb{E}[\ln q(\mathbf{Z})]-\mathbb{E}[\ln q(\boldsymbol{\pi})]-\mathbb{E}[\ln q(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})] \\ &=\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k}\left\{\ln \widetilde{\Lambda}_{k}-D \beta_{k}^{-1}-\nu_{k} \operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)\right. \\ &-\left.\nu_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)-D \ln (2 \pi)\right\} \\ &+\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln \widetilde{\pi}_{k} + \ln C\left(\boldsymbol{\alpha}_{0}\right)+\left(\alpha_{0}-1\right) \sum_{k=1}^{K} \ln \widetilde{\pi}_{k} \\ &+ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{D \ln \left(\beta_{0} / 2 \pi\right)+\ln \widetilde{\Lambda}_{k}-\frac{D \beta_{0}}{\beta_{k}}-\beta_{0} \nu_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &+K \ln B\left(\mathbf{W}_{0}, \nu_{0}\right) +\frac{\left(\nu_{0}-D-1\right)}{2} \sum_{k=1}^{K} \ln \widetilde{\Lambda}_{k}-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \nu_{k} \operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right) \\ &-\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln r_{n k} - \sum_{k=1}^{K}\left(\alpha_{k}-1\right) \ln \tilde{\pi}_{k} - \ln C(\boldsymbol{\alpha}) \\ &-\sum_{k=1}^{K}\left\{\frac{1}{2} \ln \widetilde{\Lambda}_{k}+\frac{D}{2} \ln \left(\frac{\beta_{k}}{2 \pi}\right)-\frac{D}{2}-\mathrm{H}\left[q\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)\right]\right\} \end{aligned}$$

$L\mathcal{L}$を整理する。$ln⁡Λ~k\ln\widetilde{\Lambda}_k$,$ln⁡π~k\ln\widetilde{\pi}_k$,$βk\beta_k$,$νk\nu_k$の項に分ける。

$$L= 12∑k=1KNk{ln⁡Λ~k−Dβk−1−νkTr⁡(SkWk)−νk(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)−Dln⁡(2π)}+∑n=1N∑k=1Krnkln⁡π~k+ln⁡C(α0)+(α0−1)∑k=1Kln⁡π~k+12∑k=1K{Dln⁡(β02π)+ln⁡Λ~k−Dβ0βk−β0νk(mk−m0)TWk(mk−m0)}+Kln⁡B(W0,ν0)+ν0−D−12∑k=1Kln⁡Λ~k−12∑k=1KνkTr⁡(W0−1Wk)−∑n=1N∑k=1Krnkln⁡rnk−∑k=1K(αk−1)ln⁡π~k−ln⁡C(α)−∑k=1K{12ln⁡Λ~k+D2ln⁡(βk2π)−D2+ln⁡B(Wk,νk)+νk−D−12ln⁡Λ~k−νkD2}= 12∑k=1Kln⁡Λ~k{Nk+1+(ν0−D−1)−1−(νk−D−1)}+∑k=1Kln⁡π~k{∑n=1Nrnk+(α0−1)−(αk−1)}+12∑k=1K{βk−1(−NkD−Dβ0)−Dln⁡(βk2π)}+12∑k=1KNk{−νkTr⁡(SkWk)−νk(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)}+12∑k=1K{−νkTr⁡(W0−1Wk)−β0νk(mk−m0)TWk(mk−m0)}−∑k=1K{ln⁡B(Wk,νk)−νkD2}−12∑k=1KNkDln⁡(2π)+ln⁡C(α0)+12∑k=1KDln⁡(β02π)+Kln⁡B(W0,ν0)−∑n=1N∑k=1Krnkln⁡rnk−ln⁡C(α)−∑k=1K(−D2)= 12∑k=1Kln⁡Λ~k(Nk+ν0−νk)+∑k=1Kln⁡π~k(Nk+α0−αk)−D2∑k=1K{βk−1(Nk+β0)+ln⁡(βk2π)}−12∑k=1KNkνk{Tr⁡(SkWk)+(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)}−12∑k=1Kνk{Tr⁡(W0−1Wk)+β0(mk−m0)TWk(mk−m0)}−∑k=1K{ln⁡B(Wk,νk)−νkD2}−∑n=1N∑k=1Krnkln⁡rnk−ln⁡C(α)−12NDln⁡(2π)+ln⁡C(α0)+12KDln⁡(B02π)+Kln⁡B(W0,ν0)+DK2 \begin{aligned} \mathcal{L}=&\ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^K N_{k}\left\{\ln \tilde{\Lambda}_{k}-D \beta_{k}^{-1}-\nu_{k} \operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)-\nu_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)-D \ln (2 \pi)\right\} \\ &+\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln \tilde{\pi}_{k}+\ln C\left(\boldsymbol{\alpha}_{0}\right)+\left(\alpha_{0}-1\right) \sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\pi}_{k} \\ &+\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{D \ln \left(\frac{\beta_{0}}{2 \pi}\right)+\ln \tilde{\Lambda}_{k}-\frac{D \beta_0}{\beta_{k}}-\beta_{0} \nu_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &+K \ln B\left(\mathbf{W}_{0}, \nu_{0}\right)+\frac{\nu_{0}-D-1}{2} \sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\Lambda}_{k}-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \nu_{k} \operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right) \\ &-\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln r_{n k}-\sum_{k=1}^{K}\left(\alpha_{k}-1\right) \ln \widetilde{\pi}_{k}-\ln C(\boldsymbol{\alpha}) \\ &-\sum_{k=1}^{K}\left\{\frac{1}{2} \ln \tilde{\Lambda}_{k}+\frac{D}{2} \ln \left(\frac{\beta_{k}}{2 \pi}\right)-\frac{D}{2}+\ln B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)+\frac{\nu_{k}-D-1}{2} \ln \tilde{\Lambda}_{k}-\frac{\nu_{k} D}{2}\right\} \\ =&\ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\Lambda}_{k}\left\{N_{k}+1+\left(\nu_{0}-D-1\right)-1-\left(\nu_{k}-D-1\right)\right\} \\ &+\sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\pi}_{k}\left\{\sum_{n=1}^{N} r_{n k}+\left(\alpha_{0}-1\right)-\left(\alpha_{k}-1\right)\right\} \\ &+\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{\beta_{k}^{-1}\left(-N_{k} D-D \beta_{0}\right)-D \ln \left(\frac{\beta_{k}}{2 \pi}\right)\right\} \\ &+\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k}\left\{-\nu_{k} \operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)-\nu_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\} \\ &+\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{-\nu_{k} \operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)-\beta_{0} \nu_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &-\sum_{k=1}^{K}\left\{\ln B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)-\frac{\nu_{k} D}{2}\right\} \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k} D \ln (2 \pi)+\ln C\left(\boldsymbol{\alpha}_{0}\right)+\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} D \ln \left(\frac{\beta_{0}}{2 \pi}\right)+K \ln B\left(\mathbf{W}_{0}, \nu_{0}\right) \\ &-\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln r_{n k}-\ln C(\boldsymbol{\alpha})-\sum_{k=1}^{K}\left(-\frac{D}{2}\right) \\ =&\ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\Lambda}_{k}\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &+\sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\pi}_{k}\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right) \\ &-\frac{D}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{\beta_{k}^{-1}\left(N_{k}+\beta_{0}\right)+\ln \left(\frac{\beta_{k}}{2 \pi}\right)\right\} \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\} \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &-\sum_{k=1}^{K}\left\{\ln B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)-\frac{\nu_{k} D}{2}\right\} \\ &-\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln r_{n k}-\ln C(\boldsymbol{\alpha}) \\ &-\frac{1}{2} N D \ln (2 \pi)+\ln C\left(\boldsymbol{\alpha}_{0}\right)+\frac{1}{2} K D \ln \left(\frac{B_{0}}{2 \pi}\right)+K \ln B\left(\mathbf{W}_{0}, \nu_{0}\right)+\frac{D K}{2} \end{aligned}$$

$L\mathcal{L}$の停留条件からパラメータの更新式を得る。パラメータはEステップで決めるパラメータ$rnkr_{nk}$とMステップで決める$αk,βk,mk,Wk,νk\alpha_k, \beta_k, \mathbf{m}_k, \mathbf{W}_k,\nu_{k}$。

$αk\alpha_k$について、$L\mathcal{L}$の$αk\alpha_k$についての停留条件から更新式$(10.58)(10.58)$を得ることを示す。

$$∂α∂αk=∂∂αk{∑k=1Kln⁡π~k(Nk+α0−αt)−ln⁡C(α)}=∂∂αk{∑k=1K(ψ(αk)−ψ(α^)⏟(10.66))(Nk+α0−αk)−ln⁡Γ(α^)+∑k=1Kln⁡Γ(αk)⏟(B.23)} \begin{aligned} \frac{\partial \alpha}{\partial \alpha_{k}} &=\frac{\partial}{\partial \alpha_{k}}\left\{\sum_{k=1}^{K} \ln \tilde{\pi}_{k}\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{t}\right)-\ln C(\boldsymbol{\alpha})\right\} \\ &=\frac{\partial}{\partial \alpha_{k}}\left\{\sum_{k=1}^{K}(\underbrace{\psi\left(\alpha_{k}\right)-\psi(\hat{\alpha})}_{(10.66)})\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right)-\underbrace{\ln \Gamma(\hat{\alpha})+\sum_{k=1}^{K} \ln \Gamma\left(\alpha_{k}\right)}_{(B .23)}\right\} \end{aligned}$$

$(B.24)(B.24)$にあるように、$α^=∑k=1Kαk\displaystyle \widehat{\alpha} = \sum_{k=1}^{K}\alpha_k$である。$∂L∂αk=0\displaystyle \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \alpha_k}=0$のとき

$$0= {∂∂αkψ(αk)(Nk+α0−αk)−ψ(αk)−∂α^∂αk∂ψ(α^)∂α^(Nk+α0−αk)+ψ(α^)}−∂α^∂αk∂∂α^ln⁡Γ(α^)+∂∂αkln⁡Γ(αk)= ∂ψ(αk)∂αk(Nk+α0−αk)−∂ψ(α^)∂α^(Nk+α0−αk)−ψ(αk)+ψ(α^)−ψ(α^)+ψ(αk)= (Nk+α0−αk)(∂ψ(αk)∂αk−∂ψ(α^)∂α^) \begin{aligned} 0 =&\ \left\{\frac{\partial}{\partial \alpha_{k}} \psi\left(\alpha_{k}\right)\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right)-\psi\left(\alpha_{k}\right)-\frac{\partial \hat{\alpha}}{\partial \alpha_{k}} \frac{\partial \psi(\hat{\alpha})}{\partial \hat{\alpha}}\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right)+\psi(\hat{\alpha})\right\} \\ &-\frac{\partial \hat{\alpha}}{\partial \alpha_{k}} \frac{\partial}{\partial \hat{\alpha}} \ln \Gamma(\hat{\alpha})+\frac{\partial}{\partial \alpha_{k}} \ln \Gamma\left(\alpha_{k}\right) \\ =&\ \frac{\partial \psi\left(\alpha_{k}\right)}{\partial \alpha_{k}}\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right)-\frac{\partial \psi(\hat{\alpha})}{\partial \hat{\alpha}}\left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right)-\psi\left(\alpha_{k}\right)+\psi(\hat{\alpha}) \\ &-\psi(\hat{\alpha})+\psi\left(\alpha_{k}\right) \\ =&\ \left(N_{k}+\alpha_{0}-\alpha_{k}\right)\left(\frac{\partial \psi\left(\alpha_{k}\right)}{\partial \alpha_{k}}-\frac{\partial \psi(\hat{\alpha})}{\partial \hat{\alpha}}\right) \end{aligned}$$

よって停留条件は$Nk+α0−αk=0N_k+\alpha_0-\alpha_k = 0$、すなわち

$$αk=α0+Nk(10.58) \alpha_k = \alpha_0 + N_k \tag{10.58}$$

である。

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$βk\beta_{k}$について停留条件を求める。

$$∂L∂βk=−D2∂∂βk{βk−1(Nk+β0)+ln⁡βk−ln⁡(2π)}=−D2(−Nk+β0βk2+1βk)=D2βk2(Nk+β0−βk)=0 \begin{aligned} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \beta_{k}} &=-\frac{D}{2} \frac{\partial}{\partial \beta_{k}}\left\{\beta_{k}^{-1}\left(N_{k}+\beta_{0}\right)+\ln \beta_{k}-\ln (2 \pi)\right\} \\ &=-\frac{D}{2}\left(-\frac{N_{k}+\beta_{0}}{\beta_{k}^{2}}+\frac{1}{\beta_{k}}\right) \\ &=\frac{D}{2 \beta_{k}^{2}}\left(N_{k}+\beta_{0}-\beta_{k}\right)=0 \end{aligned}$$

以上から

$$βk=β0+Nk(10.60) \beta_{k} =\beta_{0} +N_{k} \tag{10.60}$$

のとき停留する。

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$mk\mathbf{m}_{k}$について停留条件を求める。

$$∂L∂mk= ∂∂mk{−12Nkνk((x‾k−mk)TWk(x‾k−mk))−12νkβ0((mk−m0)TWk(mk−m0))}= NkνkWk(x‾k−mk)−νkβ0Wk(mk−m0)= νkWk{Nkx‾k+β0m0−(Nk+β0)mk}=0 \begin{aligned} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathbf{m}_{k}} =&\ \frac{\partial}{\partial \mathbf{m}_{k}}\left\{-\frac{1}{2} N_{k} \nu_{k}\left(\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right)\right.\\ &\left.-\frac{1}{2} \nu_{k} \beta_{0}\left(\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right)\right\} \\ =&\ N_{k} \nu_{k} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)-\nu_{k} \beta_{0} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right) \\ =&\ \nu_{k} \mathbf{W}_{k}\left\{N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}-\left(N_{k}+\beta_{0}\right) \mathbf{m}_{k}\right\}=0 \end{aligned}$$

以上から

$$mk=Nkx‾k+β0m0Nk+β0=Nkx‾k+β0m0βk(10.61) \mathbf{m}_{k}=\frac{N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}}{N_{k}+\beta_{0}}=\frac{N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}}{\beta_{k}} \tag{10.61}$$

のとき停留する。

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$νk\nu_k$について、

$$L= 12∑k=1K{∑i=1Dψ(νk+1−i2)+Dln⁡2+ln⁡∣Wk∣}(Nk+ν0−νk)−12∑k=1KNkνk{Tr⁡(SkWk)+(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)}−12∑k=1Kνk{Tr⁡(W0−1Wk)+β0(mk−m0)TWk(mk−m0)}−∑k=1K{ln⁡B(Wk,νk)−νkD2}+const.= 12∑k=1K{∑i=1Dψ(νk+1−i2)+Dln⁡2+ln⁡∣Wk∣}(Nk+ν0−νk)−12∑k=1KNkνk{Tr⁡(SkWk)+(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)}−12∑k=1Kνk{Tr⁡(W0−1Wk)+β0(mk−m0)TWk(mk−m0)}−∑k=1K{ln⁡∣Wk∣−νk/2−ln⁡(2νkD2πD(D−1)/4∏i=1DΓ(νk+1−i2))−νkD2}+const. \begin{aligned} \mathcal{L}=&\ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{\sum_{i=1}^{D}\psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)+D \ln 2+\ln \left|\mathbf{W}_{k}\right|\right\}\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\} \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &-\sum_{k=1}^{K} \left\{ \ln B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right) - \frac{\nu_{k}D}{2} \right\}+\text {const.} \\ =&\ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{\sum_{i=1}^{D}\psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)+D \ln 2+\ln \left|\mathbf{W}_{k}\right|\right\}\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\} \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &-\sum_{k=1}^{K} \left\{ \ln |\mathbf{W}_{k}|^{-\nu_{k} / 2} - \ln \left(2^{\frac{\nu_{k} D}{2}} \pi^{D(D-1) / 4} \prod_{i=1}^{D} \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\right) - \frac{\nu_{k}D}{2}\right\}+\text {const.} \end{aligned}$$

停留条件は

$$∂L∂νk= 12{∑i=1D∂∂νkψ(νk+1−i2)}(Nk+ν0−νk)−12{∑i=1Dψ(νk+1−i2)+Dln⁡2+ln⁡∣Wk∣}−12Nk(Tr⁡(SkWk)+(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk))−12{Tr⁡(W0−1Wk)+β0(mk−m0)TWk(mk−m0)}−{−12ln⁡∣Wk∣−D2ln⁡2−∑i=1D12ψ(νk+1−i2)⏟(B.25)}+D2= 12∑i=1D∂∂νkψ(νk+1−i2)(Nk+ν0−νk)−12Nk(Tr⁡(SkWk)+(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk))−12{Tr⁡(W0−1Wk)+β0(mk−m0)TWk(mk−m0)}+D2 \begin{aligned} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \nu_{k}}=&\ \frac{1}{2}\left\{\sum_{i=1}^{D} \frac{\partial}{\partial \nu_{k}} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\right\}\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\frac{1}{2}\left\{\sum_{i=1}^{D} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)+D \ln 2+\ln \left|\mathbf{W}_{k}\right|\right\} \\ &-\frac{1}{2} N_{k}\left(\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right) \\ &-\frac{1}{2}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &-\left\{-\frac{1}{2} \ln \left|\mathbf{W}_{k}\right|-\frac{D}{2} \ln 2-\sum_{i=1}^{D} \underbrace{\frac{1}{2} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)}_{(B .25)}\right\}+\frac{D}{2} \\ =&\ \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{D} \frac{\partial}{\partial \nu_{k}} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\frac{1}{2} N_{k}\left(\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right) \\ &-\frac{1}{2}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\}+\frac{D}{2} \end{aligned}$$

$∂L∂νk=0\displaystyle \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \nu_{k}} = 0$は

$$∑i=1D∂∂νkψ(νk+1−i2)(Nk+ν0−νk)−Tr⁡{(NkSk+Nk(x‾k−mk)(x‾k−mk)T+W0−1+β0(mk−m0)(mk−m0)T)Wk}+D=0 \begin{aligned} & \sum_{i=1}^{D} \frac{\partial}{\partial \nu_{k}} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\operatorname{Tr}\left\{\left(N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}+\mathbf{W}_{0}^{-1}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}}\right) \mathbf{W}_{k}\right\} \\ &+D=0\end{aligned}$$

のときに成立する。よってこれを簡単にしていく。$Tr⁡()\operatorname{Tr}()$の中について

$$NkSk+Nk(x‾k−mk)(x‾k−mk)T+W0−1+β0(mk−m0)(mk−m0)T= NkSk+Nkx‾kx‾kT−Nkx‾kmkT−Nkmkx‾kT+NkmkmkT+w0−1+β0mkmkT−β0mkm0T−β0m0mkT+β0m0m0T= W0−1+NkSk+Nkx‾kx‾kT−(Nkx‾k+β0m0)mkT−mk(Nkx‾k+β0m0)T+(Nk+β0)mkmkT+β0m0m0T= W0−1+NkSk+Nkx‾kx‾kT−1Nk+β0(Nkx‾k+β0m0)(Nkx‾k+β0m0)T+β0m0m0T(∵mk=1Nk+β0(Nkx‾k+β0m0))= W0−1+NkSk+1Nk+β0{(Nk+β0)Nkx‾kx‾kT−Nk2x‾kx‾kT−Nkβ0x‾km0T−β0Nkm0x‾kT−β02m0m0T+(Nk+β0)β0m0m0T}= W0−1+NkSk+Nkβ0Nk+β0(x‾kx‾kT−x‾km0T−m0x‾kT+m0m0T)= W0−1+NkSk+Nkβ0Nk+β0(x‾k−m0)(x‾k−m0)T= Nk+ν0νkWk−1 \begin{aligned} & N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}+\mathbf{W}_{0}^{-1}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \\ =&\ N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \mathbf{m}_{k}^{\mathrm{T}}-N_{k} \mathbf{m}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}+N_{k} \mathbf{m}_{k} \mathbf{m}_{k}^{\mathrm{T}}+w_{0}^{-1}+\beta_{0} \mathbf{m}_{k} \mathbf{m}_{k}^{\mathrm{T}}-\beta_{0} \mathbf{m}_{k} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}-\beta_{0} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{k}^{\mathrm{T}}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} \\ =&\ \mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-\left(N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}\right) \mathbf{m}_{k}^{\mathrm{T}}-\mathbf{m}_{k}\left(N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}}+\left(N_{k}+\beta_{0}\right) \mathbf{m}_{k} \mathbf{m}_{k}^{\mathrm{T}}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}\\ =&\ \mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-\frac{1}{N_{k}+\beta_{0}}\left(N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}\right)\left(N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} \left(\because \mathbf{m}_{k}=\frac{1}{N_{k}+\beta_{0}}\left(N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0}\right) \right) \\ =&\ \mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+\frac{1}{N_{k}+\beta_{0}}\left\{\left(N_{k}+\beta_{0}\right) N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-N_{k}^{2} \overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-N_{k} \beta_{0} \overline{\mathbf{x}}_{k} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}-\beta_{0} N_{k} \mathbf{m}_{0} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-\beta_{0}^{2} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}+\left(N_{k}+\beta_{0}\right) \beta_{0} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}\right\} \\ =&\ \mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+\frac{N_{k} \beta_{0}}{N_{k}+\beta_{0}}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-\overline{\mathbf{x}}_{k} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}-\mathbf{m}_{0} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}+\mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}\right) \\ =&\ \mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+\frac{N_{k} \beta_{0}}{N_{k}+\beta_{0}}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \\ =&\ \frac{N_{k}+\nu_{0}}{\nu_{k}}\mathbf{W}_{k}^{-1} \end{aligned}$$

これより停留条件を書き直すと

$$∑i=1D∂∂νkψ(νk+1−i2)(Nk+ν0−νk)−Tr⁡{Nk+ν0νkWk−1Wk}+D=0∑i=1D∂∂νkψ(νk+1−i2)(Nk+ν0−νk)−Nk+ν0νkD+D=0∑i=1D∂∂νkψ(νk+1−i2)(Nk+ν0−νk)−Dνk(Nk+ν0−νk)=0 \begin{aligned} \sum_{i=1}^{D} \frac{\partial}{\partial \nu_{k}} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) - \operatorname{Tr}\left\{ \frac{N_{k}+\nu_{0}}{\nu_{k}}\mathbf{W}_{k}^{-1}\mathbf{W}_{k} \right\} + D = 0 \\ \sum_{i=1}^{D} \frac{\partial}{\partial \nu_{k}} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) - \frac{N_{k}+\nu_{0}}{\nu_{k}} D + D = 0 \\ \sum_{i=1}^{D} \frac{\partial}{\partial \nu_{k}} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) - \frac{D}{\nu_{k}}\left( N_{k} + \nu_{0} - \nu_{k} \right) = 0 \\ \end{aligned}$$

以上から

$$νk=ν0+Nk(10.63) \nu_{k} = \nu_{0} + N_{k} \tag{10.63}$$

のとき停留する。

---

$Wk\mathbf{W}_k$について、

$$ln⁡Λ~k≡E[ln⁡∣Λk∣]=∑i=1Dψ(νk+1−i2)+Dln⁡2+ln⁡∣Wk∣(10.65) \ln \widetilde{\Lambda}_{k} \equiv \mathbb{E}\left[\ln \left|\mathbf{\Lambda}_{k}\right|\right]=\sum_{i=1}^{D} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)+D \ln 2+\ln \left|\mathbf{W}_{k}\right| \tag{10.65}$$

を用いて計算する

$$L= 12∑k=1K{∑i=1Dψ(νk+1−i2)+Dln⁡2+ln⁡∣Wk∣}(Nk+ν0−νk)−12∑k=1KNkνk{Tr⁡(SkWk)+(x‾k−mk)TWk(x‾k−mk)}−12∑k=1Kνk{Tr⁡(W0−1Wk)+β0(mk−m0)TWk(mk−m0)}−∑k=1Kln⁡B(Wk,νk)+const. \begin{aligned} \mathcal{L}=&\ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K}\left\{\sum_{i=1}^{D}\psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)+D \ln 2+\ln \left|\mathbf{W}_{k}\right|\right\}\left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} N_{k} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{k} \mathbf{W}_{k}\right)+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\} \\ &-\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{K} \nu_{k}\left\{\operatorname{Tr}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1} \mathbf{W}_{k}\right)+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\right\} \\ &-\sum_{k=1}^{K} \ln B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)+\text {const.} \end{aligned}$$

停留条件は、$SkT=Sk,WkT=Wk\mathbf{S}_{k}^{\mathrm T} = \mathbf{S}_{k}, \mathbf{W}_{k}^{\mathrm T} = \mathbf{W}_{k}$である（対称行列）ことに注意して

$$∂L∂Wk= 12Wk−1⏟(C.28)(Nk+ν0−νk)−12Nkνk{Sk+(x‾k−mk)(x‾k−mk)T}−12νk{W0−1+β0(mk−m0)(mk−m0)T}+νk2Wk−1= 0 \begin{aligned} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathbf{W}_{k}} =&\ \frac{1}{2} \underbrace{\mathbf{W}_{k}^{-1}}_{(C.28)} \left(N_{k}+\nu_{0}-\nu_{k}\right) \\ &-\frac{1}{2} N_{k} \nu_{k}\left\{\mathbf{S}_{k}+\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}\right\} \\ &-\frac{1}{2} \nu_{k}\left\{\mathbf{W}_{0}^{-1}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}}\right\} \\ &+\frac{\nu_{k}}{2}\mathbf{W}_{k}^{-1} \\ =&\ 0 \end{aligned}$$

これより

$$Wk−1(Nk+ν0)−Nkνk{Sk+(x‾k−mk)(x‾k−mk)T}−νk{w0−1+β0(mk−m0)(mk−m0)T}=0 \begin{aligned} &\ \mathbf{W}_{k}^{-1}\left(N_{k}+\nu_{0}\right)-N_{k} \nu_{k}\left\{\mathbf{S}_{k} +\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T}\right\} \\ &-\nu_{k}\left\{w_{0}^{-1}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T}\right\} = 0 \end{aligned}$$

$$∴Wk−1=νkNk+ν0W0−1+NkνkNk+ν0Sk+NkνkNk+ν0(x‾k−mk)(x‾k−mk)T+νkβ0Nk+ν0(mk−m0)(mk−m0)T=νkNk+ν0{W0−1+NkSk+Nk(x‾k−mk)(x‾k−mk)T+β0(mk−m0)(mk−m0)T}=W0−1+NkSk+Nk(x‾k−mk)(x‾k−mk)T+β0(mk−m0)(mk−m0)T (∵νkの停留条件νk=ν0+Nk)=W0−1+NkSk+Nkβ0β0+Nk(x‾k−m0)(x‾k−m0)T(10.62) \begin{aligned} \therefore \mathbf{W}_{k}^{-1} &=\frac{\nu_{k}}{N_{k}+\nu_{0}} \mathbf{W}_{0}^{-1}+\frac{N_{k} \nu_{k}}{N_{k}+\nu_{0}} \mathbf{S}_{k}+\frac{N_{k} \nu_{k}}{N_{k}+\nu_{0}}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T}+\frac{\nu_{k} \beta_{0}}{N_{k}+\nu_{0}}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T} \\ &=\frac{\nu_{k}}{N_{k}+\nu_{0}}\left\{\mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T}\right\} \\ &=\mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+N_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm T}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm T}\ (\because \nu_{k}の停留条件 \nu_{k} = \nu_{0} + N_{k}) \\ &=\mathbf{W}_{0}^{-1}+N_{k} \mathbf{S}_{k}+\frac{N_{k}\beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}}\hspace{1em}(10.62) \end{aligned}$$

となり、$Wk−1\mathbf{W}_{k}^{-1}$の更新式を得た。ただし最後の変形は

$$Nk(x‾k−mk)(x‾k−mk)T+β0(mk−m0)(mk−m0)T= Nkx‾kx‾kT−Nkx‾k(β0m0+Nkx‾k)Tβ0+Nk−β0m0+Nkx‾kβ0+NkNkx‾kT+Nk(β0m0+Nkx‾k)(β0m0+Nkx‾k)T(β0+Nk)2+β0(β0m0+Nkx‾k)(β0m0+Nkx‾k)T(β0+Nk)2−β0m0(β0m0+Nkx‾k)Tβ0+Nk−β0m0+Nkx‾kβ0+Nkβ0m0T+β0m0m0T=(Nk−Nk2β0+Nk−Nk2β0+Nk+Nk3(β0+Nk)2+β0Nk2(β0+Nk)2)x‾kx‾kT+(−Nkβ0β0+Nk+β0Nk2(β0+Nk)2+β02Nk(β0+Nk)2−Nkβ0β0+Nk)x‾km0T+(−Nkβ0β0+Nk+β0Nk2(β0+Nk)2+β02Nk(β0+Nk)2−Nkβ0β0+Nk)m0x‾kT+(Nkβ02(β0+Nk)2+β03(β0+Nk)2−2β02β0+Nk+β0)m0m0T= Nkβ0β0+Nkx‾kx‾kT−Nkβ0β0+Nkx‾km0T−Nkβ0β0+Nkm0x‾kT+Nkβ0β0+Nkm0m0T= Nkβ0β0+Nk(x‾k−m0)(x‾k−m0)T \begin{aligned} &\ N_{k}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}+\beta_{0}\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\mathbf{m}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \\ =&\ N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}}-N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k} \frac{\left(\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}\right)^{\mathrm{T}}}{\beta_{0}+N_{k}}-\frac{\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}}{\beta_{0}+N_{k}} N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}} \\ & +\frac{N_{k}\left(\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}\right)\left(\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}\right)^{\mathrm{T}}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}+\frac{\beta_{0}\left(\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}\right)\left(\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}\right)^{\mathrm{T}}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}} \\ & -\beta_{0} \mathbf{m}_{0} \frac{\left(\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}\right)^{\mathrm{T}}}{\beta_{0}+N_{k}}-\frac{\beta_{0} \mathbf{m}_{0}+N_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}}{\beta_{0}+N_{k}} \beta_{0}\mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}}+\beta_{0} \mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} \\ =& \left( N_{k}-\frac{N_{k}^{2}}{\beta_{0}+N_{k}}-\frac{N_{k}^{2}}{\beta_{0}+N_{k}}+\frac{N_{k}^{3}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}+\frac{\beta_{0} N_{k}^{2}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}} \right)\overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}} \\ & +\left( -\frac{N_{k} \beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}+\frac{\beta_{0} N_{k}^{2}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}+\frac{\beta_{0}^{2} N_{k}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}-\frac{N_{k} \beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}} \right)\overline{\mathbf{x}}_{k}\mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} \\ & +\left( -\frac{N_{k} \beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}+\frac{\beta_{0} N_{k}^{2}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}+\frac{\beta_{0}^{2} N_{k}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}-\frac{N_{k} \beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}} \right)\mathbf{m}_{0}\overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}} \\ & +\left( \frac{N_{k} \beta_{0}^{2}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}+\frac{\beta_{0}^{3}}{\left(\beta_{0}+N_{k}\right)^{2}}-\frac{2 \beta_{0}^{2}}{\beta_{0}+N_{k}}+\beta_{0} \right)\mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} \\ =&\ \frac{N_{k}\beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}\overline{\mathbf{x}}_{k} \overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}} - \frac{N_{k}\beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}\overline{\mathbf{x}}_{k}\mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} - \frac{N_{k}\beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}\mathbf{m}_{0}\overline{\mathbf{x}}_{k}^{\mathrm{T}} + \frac{N_{k}\beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}\mathbf{m}_{0} \mathbf{m}_{0}^{\mathrm{T}} \\ =&\ \frac{N_{k}\beta_{0}}{\beta_{0}+N_{k}}\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \end{aligned}$$

を用いた。

演習 10.19

ベイズ混合ガウスモデルの変分ベイズ法における予測分布

$$p(x^∣X)≃1α^∑k=1KαkSt⁡(x^∣mk,Lk,νk+1−D)(10.81)p(\widehat{\mathrm{x}} \mid \mathbf{X}) \simeq \frac{1}{\widehat{\alpha}} \sum_{k=1}^{K} \alpha_{k} \operatorname{St}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{m}_{k}, \mathbf{L}_{k}, \nu_{k}+1-D\right) \tag{10.81}$$

を導出せよ．

---

P.197の$(10.81)(10.81)$式の導出を行うためにこの節での手順を一から踏む。

$$p(Z∣π)=∏n=1N∏k=1Kπkznk(10.37) p(\mathbf{Z} \mid \pi)=\prod_{n=1}^{N} \prod_{k=1}^{K} \pi_{k}^{z_{n k}} \tag{10.37}$$

$$p(X∣Z,μ,Λ)=∏n=1N∏k=1KN(xn∣μk,Λk−1)znk(10.38) p(\mathbf{X} \mid \mathbf{Z}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})=\prod_{n=1}^{N} \prod_{k=1}^{K} \mathcal{N}\left(\mathbf{x}_{n} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right)^{z_{n k}} \tag{10.38}$$

データセット$X\mathbf{X}$に対する新しい観測値$x^\mathbf{\hat{x}}$の予測分布についてこれに対応する潜在分布$z^\mathbf{\hat{z}}$が存在し、よって予測分布はしたがって以下で与えられる（純粋なベイズの定理・周辺化を用いた）。

$$p(x^∣X)=∑z^∭p(x^∣z^,μ,Λ)p(z^∣π)p(π,μ,Λ∣X)dπdμdΛ(10.78) p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X})=\sum_{\widehat{\mathbf{z}}} \iiint p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \widehat{\mathbf{z}}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda}) p(\widehat{\mathbf{z}} \mid \pi) p(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda} \mid \mathbf{X}) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda} \tag{10.78}$$

$(10.37)(10.37)$と$(10.38)(10.38)$を代入して、

$$p(x^∣X)=∑k=1K∭πkN(x^∣μk,Λk−1)p(π,μ,Λ∣X)dπdμdΛ(10.79) p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X})=\sum_{k=1}^{K} \iiint \pi_{k} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) p(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda} \mid \mathbf{X}) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda} \tag{10.79}$$

となる。真の事後分布$p(π,μ,Λ∣X)p(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda} \mid \mathbf{X})$を変分近似で置き換える。このとき

$$q(π,μ,Λ)=q(π)∏j=1Kq(μj,Λj)(10.55) q(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})=q(\boldsymbol{\pi}) \prod_{j=1}^{K} q\left(\boldsymbol{\mu}_{j}, \boldsymbol{\Lambda}_{j}\right) \tag{10.55}$$

を用いて、和$∑k=1K\displaystyle \sum_{k=1}^{K}$のうち1つの項に注目する（＝$kk$を固定する）。$j≠kj\neq k$であるような$jj$についての$∫dμj∫dΛj\displaystyle \int d\mu_{j}\int d\Lambda_{j}$を考えると、積分の中身は$∫q(μj,Λj)dμjdΛj=1\displaystyle \int q(\boldsymbol{\mu}_{j}, \boldsymbol{\Lambda}_{j})d\boldsymbol{\mu}_{j}d\boldsymbol{\Lambda}_{j} = 1$（確率の定義より）となるので、$kk$番目の積分$∫dμk∫dΛk\displaystyle \int d\mu_{k}\int d\Lambda_{k}$しか残らない。これより

$$p(x^∣X)=∑k=1K∭πkN(x^∣μk,Λk−1)p(π,μ,Λ∣X)dπdμdΛ≃∑k=1K∭πkN(x^∣μk,Λk−1)q(π)q(μk,Λk)dπdμk dΛk=∑k=1K∭πkN(x^∣μk,Λk−1)Dir⁡(π∣α)⏟(10.57)N(μk∣mk,(βkΛk)−1)W(Λk∣Wk,νk)⏟(10.59)dπdμkdΛk=∑k=1K∫πkDir⁡(π∣α)dπ∫[∫N(x^∣μk,Λk−1)N(μk∣mk,(βkΛk)−1)dμk]W(Λk∣Wk,νk)dΛk⋯(A) \begin{aligned} p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X}) &=\sum_{k=1}^{K} \iiint \pi_{k} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) p(\boldsymbol{\pi}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda} \mid \mathbf{X}) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda} \\ &\simeq \sum_{k=1}^{K} \iiint \pi_{k} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) q(\boldsymbol{\pi}) q\left(\boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k} \mathrm{~d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \\ &=\sum_{k=1}^{K} \iiint \pi_{k} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \underbrace{\operatorname{Dir}(\boldsymbol{\pi}\mid \boldsymbol{\alpha})}_{(10.57)} \underbrace{\mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\beta_{k} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)^{-1}\right) \mathcal{W}\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k} \mid \mathbf{W}_{k}, \boldsymbol{\nu}_{k}\right)}_{(10.59)} \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \\ &=\sum_{k=1}^{K} \int\pi_{k} \operatorname{Dir}(\boldsymbol{\pi}\mid \boldsymbol{\alpha}) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \int \left[ \int \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\beta_{k} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)^{-1}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k} \right]\mathcal{W}\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k} \mid \mathbf{W}_{k}, \boldsymbol{\nu}_{k}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \cdots (\textrm{A})\\ \end{aligned}$$

$π\boldsymbol{\pi}$の積分に関係するのは$πkDir⁡(π∣α)\pi_{k}\operatorname{Dir}(\boldsymbol{\pi}\mid \boldsymbol{\alpha})$のみで、$∫πkDir⁡(π∣α)dπ\int\pi_{k} \operatorname{Dir}(\boldsymbol{\pi}\mid \boldsymbol{\alpha}) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi}$はディリクレ分布以下での$πk\pi_{k}$の期待値であるから

$$∫πkDir⁡(π∣α)dπ=αkα^ (∵(B.17)) \int\pi_{k} \operatorname{Dir}(\boldsymbol{\pi}\mid \boldsymbol{\alpha}) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} = \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}}\ (\because{(B.17)})$$

次に$∫N(x^∣μk,Λk−1)N(μk∣mk,(βkΛk)−1)dμk\displaystyle \int \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\beta_{k} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)^{-1}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k}$について、これを

$$p(μk)=N(μk∣mk,(βkΛk)−1)p(x^∣μk)=N(x^∣μk,Λk−1) \begin{aligned} p\left(\boldsymbol{\mu}_{k}\right)&=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\beta_{k} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)^{-1}\right) \\ p\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}\right)&=\mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \end{aligned}$$

とみなして$(2.115)(2.115)$の公式を用いると

$$∫N(x^∣μk,Λk−1)N(μk∣mk,(βkΛk)−1)dμk= N(x^∣mk,(Λk−1+βk−1Λk−1))= N(x^∣mk,(1+βk−1)Λk−1) \begin{aligned} & \int \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\beta_{k} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)^{-1}\right) d \boldsymbol{\mu}_{k} \\ =&\ \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{m}_{k},\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}+\beta_{k}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right)\right) \\ =&\ \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{m}_{k},\left(1+\beta_{k}^{-1}\right) \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \end{aligned}$$

となる。以上から$(A)(\textrm{A})$式に戻ると

$$p(x^∣X)≃∑k=1Kαkα^∫N(x^∣mk,(1+βk−1)Λk−1)W(Λk∣Wk,νk)dΛk= ∑k=1Kαkα^∫1(2π)D/2∣Λk∣1/2(1+βk−1)D/2exp⁡{−(x^−mk)TΛk(x^−mk)2(1+βk−1)}B(Wk,νk)∣Λk∣(νk−D−1)/2exp⁡{−12Tr⁡[Wk−1Λk]}dΛk= ∑k=1Kαkα^∫B(Wk,νk)(2π)D/2∣Λk∣((νk+1)−D−1)/2(1+βk−1)D/2exp⁡{−(x^−mk)TΛk(x^−mk)2(1+βk−1)}exp⁡{−12Tr⁡[Wk−1Λk]}dΛk= ∑k=1Kαkα^∫B(Wk,νk)(2π)D/2∣Λk∣((νk+1)−D−1)/2(1+βk−1)D/2exp⁡{−12Tr⁡[((x^−mk)(x^−mk)T1+βk−1+Wk−1)Λk]}dΛk= ∑k=1Kαkα^B(Wk,νk)(2π)D/2(1+βk−1)D/2∫∣Λk∣((νk+1)−D−1)/2exp⁡{−12Tr⁡[((x^−mk)(x^−mk)T1+βk−1+Wk−1)Λk]}dΛk \begin{aligned} p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X})\simeq & \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \int \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{m}_{k},\left(1+\beta_{k}^{-1}\right) \boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right) \mathcal{W}\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k} \mid \mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \\ =&\ \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \int \frac{1}{(2 \pi)^{D / 2}} \frac{\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|^{1 / 2}}{\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{D / 2}} \exp \left\{-\frac{\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)}{2\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)}\right\} \\ & B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|^{\left(\nu_{k}-D-1\right) / 2} \exp \left\{-\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbf{W}_{k}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]\right\} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \\ =&\ \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \int \frac{B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)}{(2 \pi)^{D / 2}} \frac{\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|^{\left((\nu_{k}+1)-D-1\right) / 2}}{\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{D / 2}} \exp \left\{-\frac{\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)}{2\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)}\right\} \exp \left\{-\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbf{W}_{k}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]\right\} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \\ =&\ \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \int \frac{B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)}{(2 \pi)^{D / 2}} \frac{\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|^{\left((\nu_{k}+1)-D-1\right) / 2}}{\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{D / 2}} \exp \left\{-\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\left(\frac{\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}}{1+\beta_{k}^{-1}}+\mathbf{W}_{k}^{-1}\right) \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]\right\} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \\ =&\ \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \frac{B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)}{(2 \pi)^{D / 2} \left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{D / 2}} \int \left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|^{\left((\nu_{k}+1)-D-1\right) / 2} \exp \left\{-\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\left(\frac{\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}}{1+\beta_{k}^{-1}}+\mathbf{W}_{k}^{-1}\right) \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]\right\} \mathrm{d} \boldsymbol{\Lambda}_{k} \end{aligned}$$

ここで、$∫\int$の中身は

$$W′k−1=(1+βk−1)−1(x^−mk)(x^−mk)T+Wk−1ν′k=νk+1 \begin{aligned} \mathbf{W^{\prime}}_{k}^{-1} &=\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} + \mathbf{W}_{k}^{-1} \\ {\nu^{\prime}}_{k} &= \nu_{k}+1 \end{aligned}$$

としたときのウィシャート分布$W(Λk∣W′k,ν′k)\mathcal{W}(\boldsymbol{\Lambda}_{k}\mid \mathbf{W^{\prime}}_{k}, {\nu^{\prime}}_{k})$となっているので、この積分結果は正規化定数である$B(W′k,ν′k)B(\mathbf{W^{\prime}}_{k}, {\nu^{\prime}}_{k})$の逆数になることがわかる。すなわち

$$p(x^∣X)≃∑k=1Kαkα^1(2π)D/2(1+βk−1)D/2B(Wk,νk)B(W′k,ν′k)(B) p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X}) \simeq \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \frac{1}{(2 \pi)^{D / 2} \left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{D / 2}}\frac{B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)}{B(\mathbf{W^{\prime}}_{k}, {\nu^{\prime}}_{k})} \tag{B}$$

となる。この正規化定数部分をさらに展開していく。

$$B(Wk,νk)B(W′k,νk+1)=∣Wk∣−νk2(2νkD2πD(D−1)4∏i=1DΓ(νk+1−i2))−1∣Wk′∣−νk+12(2(νk+1)D2πD(D−1)4∏i=1DΓ(νk+2−i2))−1 (∵ (B.79))=∣Wk∣−νk2∣Wk′∣−νk+122D2∏i=1DΓ(νk+2−i2)∏i=1DΓ(νk+1−i2)=2D/2∣Wk∣−νk2∣{Wk−1+(1+βk−1)−1(x^−mk)(x^−mk)T}−1∣−νk2 Γ(νk+12)Γ(νk2)Γ(νk−12)⋯Γ(νk+2−D2)Γ(νk2)Γ(νk−12)⋯Γ(νk+2−D2)Γ(νk+1−D2)=2D/2∣Wk∣−νk2∣Wk−1{I+Wk(1+βk−1)−1(x^−mk)(x^−mk)T}∣−νk+12Γ(νk+12)Γ(νk+1−D2)=2D/2∣Wk∣1/2∣I+Wk(1+βk−1)−1(x^−mk)(x^−mk)T∣−νk+12Γ(νk+12)Γ(νk+1−D2)=2D/2∣Wk∣1/2[1+{Wk(1+βk−1)−1(x^−mk)}T(x^−mk)]−νk+12Γ(νk+12)Γ(νk+1−D2) (∵(C.15))=2D/2∣Wk∣1/2{1+(1+βk−1)−1(x^−mk)TWk(x^−mk)}−νk+12Γ(νk+12)Γ(νk+1−D2) (∵WkT=Wk) \begin{aligned} \frac{B(\mathbf{W}_k,\nu_k)}{B(\mathbf{W^{\prime}}_{k},\nu_k+1)} &=\frac{\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{-\frac{\nu_{k}}{2}}\left(2^{\frac{\nu_{k} D}{2}} \pi^{\frac{D(D-1)}{4}} \prod_{i=1}^{D} \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\right)^{-1}}{\left|\mathbf{W}^{\prime}_{k}\right|^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}}\left(2^{\frac{\left(\nu_{k}+1\right) D}{2}} \pi^{\frac{D(D-1)}{4}} \prod_{i=1}^{D} \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+2-i}{2}\right)\right)^{-1}} ~~~(\because\ (B.79)) \\ &=\frac{\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{-\frac{\nu_{k}}{2}}}{\left|\mathbf{W}^{\prime}_{k}\right|^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}}} 2^{\frac{D}{2}} \frac{\prod_{i=1}^{D} \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+2-i}{2}\right)}{\prod_{i=1}^{D} \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)} \\ &=2^{D/2}\frac{\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{-\frac{\nu_{k}}{2}}}{\left|\left\{\mathbf{W}_{k}^{-1}+\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}\right\}^{-1}\right|^{-\frac{\nu_{k}}{2}}} \\ &~~~~\frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1}{2}\right) \Gamma\left(\frac{\nu k}{2}\right) \Gamma\left(\frac{\nu_{k}-1}{2}\right) \cdots \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+2-D}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu k}{2}\right) \Gamma\left(\frac{\nu_{k}-1}{2}\right) \cdots \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+2-D}{2}\right) \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)} \\ &=2^{D/2}\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{-\frac{\nu_{k}}{2}}\left|\mathbf{W}_{k}^{-1}\left\{\mathbf{I}+\mathbf{W}_{k}\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}\right\}\right|^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}}\frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)} \\ &=2^{D/2}\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{1/2}\left|\mathbf{I}+\mathbf{W}_{k}\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}}\right|^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}}\frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)} \\ &=2^{D/2}\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{1/2}\left[1+\left\{\mathbf{W}_{k}\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\}^{\mathrm{T}}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\right]^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}}\frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)} ~~ (\because (\textrm{C}.15))\\ &=2^{D/2}\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{1/2}\left\{1+\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\}^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}}\frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)}~~ (\because \mathbf{W}_{k}^{\mathrm T} = \mathbf{W}_{k}) \end{aligned}$$

これを$(\textrm{B})$に代入して

$$\begin{aligned} p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X}) &\simeq \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)}\frac{\left|\mathbf{W}_{k}\right|^{1/2}}{\pi^{D / 2} \left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{D / 2}}\left\{1+\left(1+\beta_{k}^{-1}\right)^{-1}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{W}_{k}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\}^{-\frac{\nu_{k}+1}{2}} \\ &= \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2} + \frac{D}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)} \frac{\left|\frac{\nu_{k}+1-D}{1+\beta_{k}^{-1}}\mathbf{W}_{k}\right|^{1/2}}{\pi^{D / 2} \left(\nu_{k}+1-D\right)^{D / 2}} \\ &~~~~\left\{1+\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \left( \frac{1}{\nu_{k}+1-D}\frac{\nu_{k}+1-D}{1+\beta_{k}^{-1}}\mathbf{W}_{k} \right)\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)\right\}^{-\frac{\nu_{k}+1-D}{2} - \frac{D}{2}} \\ &= \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\widehat{\alpha}} \frac{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2} + \frac{D}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-D}{2}\right)} \frac{\left|\mathbf{L}_{k}\right|^{1/2}}{\left\{\pi (\nu_{k}+1-D)\right\}^{D/2}}\left( 1 + \frac{\Delta^{2}}{\nu_{k}+1-D}\right)^{-\frac{\nu_{k}+1-D}{2} - \frac{D}{2}} \\ &= \frac{1}{\widehat{\alpha}}\sum_{k=1}^{K}\alpha_{k}\operatorname{St} \left( \widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{m}_{k}, \mathbf{L}_{k}, \nu_{k}+1-D \right) ~~ (\because (\textrm{B}.68)) \end{aligned}$$

となる。ここで、

$$\mathbf{L}_{k} =\frac{\nu_{k}+1-D}{1+\beta_{k}^{-1}} \mathbf{W}_{k} = \frac{(\nu_{k}+1-D)\beta_{k}}{(1+\beta_{k})} \mathbf{W}_{k} \tag{10.82}$$

$$\Delta^{2} =\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{L}_{k}\left(\widehat{\mathbf{x}}-\mathbf{m}_{k}\right)$$

とした。これより$(10.81)$を得た。

演習 10.20

この演習問題では，データ集合のサイズ$N$が大きくなった場合の混合ガウスモデルの変分ベイズ法による解を考え，これが(期待通り)9章のEMアルゴリズムに基づく最尤推定の解に近づくことを示す．この演習問題を解くには，付録Bの結果が有用であろう．最初に，精度の事後分布$q^{\star}(\mathbf{\Lambda}_k)$が最尤推定値の周囲に鋭い分布を持つことを示せ．平均の事後分布$q^{\star}(\boldsymbol{\mu}_k \mid \mathbf{\Lambda}_k)$についても同様のことを示せ．次に，混合比の事後分布$q^{\star}(\boldsymbol{\pi})$について考え，これも最尤推定値の周囲に鋭く分布することを示せ．同様に，大きな$N$については負担率は対応する最尤推定値と等しくなることを，大きな$x$についてのディガンマ関数の次の漸近的な結果

$$\psi(x)=\ln x+O(1 / x)$$

を利用して示せ．最後に

$$p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X}) \simeq \sum_{k=1}^{K} \iiint \pi_{k} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \mathbf{\Lambda}_{k}^{-1}\right) q(\boldsymbol{\pi}) q\left(\boldsymbol{\mu}_{k}, \mathbf{\Lambda}_{k}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k} \mathrm{~d} \mathbf{\Lambda}_{k} \tag{10.80}$$

を用いて，大きな$N$については予測分布は混合ガウス分布になることを示せ．

---

(10.59)式の導出を考えると、(演習10.13より)

$$q^{\star}\left(\mathbf{\Lambda}_{k}\right)=\mathcal{W}\left(\mathbf{\Lambda}_{k} \mid \mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)\\ q^{\star}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \mathbf{m}_{k}, \beta_{k} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)$$

となる。
これらの分布について、$N \rightarrow \infty$のとき、
$N_{k} \rightarrow \infty$であり、
(10.60)~(10.63)式より、

$$\beta_{k} \rightarrow N_{k}\\ \mathbf{m}_{k} \rightarrow \overline{\mathrm{x}}_{k}\\ \mathbf{W}_{k} \rightarrow N_{k}^{-1} \mathbf{S}_{k}^{-1}\\ \nu_{k} \rightarrow N_{k}$$

である。

これらと(B.79)~(B.81)式より,

$$\mathrm{E}\left[\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]=\nu_{k} \mathbf{W}_{k} \rightarrow \mathbf{S}_{k}^{-1}$$

$$\begin{aligned} -\ln B\left(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k}\right)&=-\ln (|\mathbf{W}_{k}|^{-\nu_{k} / 2}\left(2^{\nu_{k} D / 2} \pi^{D(D-1) / 4} \prod_{i=1}^{D} \Gamma\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)\right)^{-1})\\ &\rightarrow-\frac{N_{k}}{2}\left(D \ln N_{k}+\ln \left|\mathbf{S}_{k}\right|-D \ln 2\right)+\sum_{i=1}^{D} \ln \Gamma\left(\frac{N_{k}+1-i}{2}\right)\\ &\rightarrow-\frac{N_{k}}{2}\left(D \ln N_{k}+\ln \left|\mathbf{S}_{k}\right|-D \ln 2\right)+\sum_{i=1}^{D} \frac{N_{k}}{2}\left(\ln N_{k}-\ln 2-1\right)~~ (\because (\textrm1.146))\\ & \rightarrow-\frac{N_{k} D}{2}\left(\ln N_{k}-\ln 2-\ln N_{k}+\ln 2+1\right)-\frac{N_{k}}{2} \ln \left|\mathbf{S}_{k}\right| \\ &=-\frac{N_{k}}{2}\left(\ln \left|\mathbf{S}_{k}\right|+D\right) \end{aligned}$$

$$\begin{aligned} \mathbb{E}[\ln |\boldsymbol{\Lambda}_{k}|] &=\sum_{i=1}^{D} \psi\left(\frac{\nu_{k}+1-i}{2}\right)+D \ln 2+\ln |\mathbf{W}_{k}|\\ & \rightarrow D \ln \frac{N_{k}}{2}+D \ln 2-D \ln N_{k}-\ln \left|\mathbf{S}_{k}\right| \\ &=-\ln \left|\mathbf{S}_{k}\right| \end{aligned}$$

ただし、$\psi(\cdot)$は(10.241)式:

$$\psi(x)=\ln x+O(1 / x)$$

のディガンマ分布。

よって(B.82)式より

$$\begin{aligned} \mathrm{H}[\boldsymbol{\Lambda}_{k}]&=-\ln B(\mathbf{W}_{k}, \nu_{k})-\frac{(\nu_{k}-D-1)}{2} \mathbb{E}[\ln |\boldsymbol{\Lambda}_{k}|]+\frac{\nu_{k} D}{2}\\ & \rightarrow 0 \end{aligned}$$

これにより $q^{\star}\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)$ については示された。

また、

$$\mathbf{m}_{k} \rightarrow \overline{\mathrm{x}}_{k}\\ \beta_{k} \mathbf{\Lambda}_{k} \rightarrow \beta_{k} \nu_{k} \mathbf{W}_{k} \rightarrow N_{k} \mathbf{S}_{k}^{-1}$$

より $q^{\star}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)$ についても示された。

$q^{\star}(\pi)$については、
(10.56),(10.57)式にある通り

$$q^{\star}(\pi)=\operatorname{Dir}(\pi \mid \alpha)\\ \alpha_{k}=\alpha_{0}+N_{k}$$

であり、$\alpha_{k} \rightarrow N_{k}$である。
(B.17),(B.19)式より、

$$\begin{aligned} \mathbb{E}\left[\pi_{k}\right]&=\frac{\alpha_{k}}{\overline{\alpha}}\\ &\rightarrow \frac{N_{k}}{N} \end{aligned}$$

$$\begin{aligned} \operatorname{cov}\left[\mu_{j} \mu_{k}\right]&=-\frac{\alpha_{j} \alpha_{k}}{\widehat{\alpha}^{2}(\widehat{\alpha}+1)}\\ &\rightarrow 0 \end{aligned}$$

よって$q^{\star}(\pi)$についても示された。

最後に(10.80)式より、

$$\begin{aligned} p(\widehat{\mathbf{x}} \mid \mathbf{X}) &\simeq \sum_{k=1}^{K} \iiint \pi_{k} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \mathbf{\Lambda}_{k}^{-1}\right) q(\boldsymbol{\pi}) q\left(\boldsymbol{\mu}_{k}, \mathbf{\Lambda}_{k}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\pi} \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k} \mathrm{~d} \mathbf{\Lambda}_{k}\\ &\rightarrow \sum_{k=1}^{K} \frac{\alpha_{k}}{\bar{\alpha}} \iint \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right) q\left(\boldsymbol{\mu}_{k}, \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right) \mathrm{d} \boldsymbol{\mu}_{k} \mathrm{~d} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\\ &\rightarrow \sum_{k=1}^{K} \frac{N_{k}}{N} \mathcal{N}\left(\widehat{\mathbf{x}} \mid \overline{\mathbf{x}}_{k}, \mathbf{W}_{k}\right) \end{aligned}$$

ただし最後の行は$q^{\star}\left(\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)$と$q^{\star}\left(\boldsymbol{\mu}_{k} \mid \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right)$が特定の位置についてのデルタ関数と近似した。

これにより示された。

演習 10.21

$K$個の混合要素を持つ混合モデルにおいて，混合要素の入れ替えについての対称性から得られる，同値なパラメータ設定の数は$K!$であることを示せ．

---

P.197によれば

例として，一つの観測値$x$についての二混合のガウス混合分布を考えよう．パラメータの値は$\pi_{1} = a$，$\pi_{2} = b$，$\pi_{3} = c$，$\pi_{4} = d$，$\pi_{5} = e$，$\pi_{6} = f$とする．このとき，二つの混合要素を入れ替えた別の設定$\pi_{1} = b$，$\pi_{2} = a$，$\pi_{3} = d$，$\pi_{4} = c$，$\pi_{5} = f$，$\pi_{6} = e$も，対称性から同じ$p(x)$を与える．

とあるように、もし$K$個の混合要素が存在する場合は、それらを入れ替えることで同値なパラメータ設定が可能なので、一般に$K!$個存在することは明らかである。

演習 10.22

これまでにガウス混合モデルの事後分布の持つそれぞれの峰は，$K!$個ある同値な峰の一つであることを見てきた．変分ベイズ推論のアルゴリズムを実行した結果，近似事後分布$q$がどれかの峰の周りに局所化して得られたとしよう．このとき，完全な事後分布はこうした分布$q$の$K!$個の混合分布となり，各混合要素が峰となって同じ混合係数を持つ．この混合分布$q$の混合要素の間の重なりが無視できる程度だと仮定すると，結果として得られる全体の下界は，$q$の一つの混合要素の下界に項$\ln K!$を加えたものになることを示せ．

---

今、p166並びに、演習9.24より

$$\begin{aligned} \ln p(\mathbf{X}) = L(q) + KL(q||p) \end{aligned}$$

が成り立つ。

この時、$KL(q||p)$はKLダイバージェンスであり、1.6.1の議論から、$KL(q||p) \geq 0$である。よって、$\ln p(\mathbf{X}) \geq L(q)$であり、$L(q)$は、$\ln p(\mathbf{X})$の下界である。よって、本題は、求めたい真の分布を$p(\mathbf{Z}|\mathbf{X})$として、$L(p(\mathbf{Z}|\mathbf{X}))$を求めれば良い。

まず、各峰は、pの真の各峰を$r_i$ $(i \in \{1, 2... K!\})$とおくと、pは単純に各$r_i$の平均で表すことができる。

$$\begin{aligned} p(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \simeq \sum_i^{K!} \frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \end{aligned}$$

また、各峰の重なりが無視できるという仮定から、$r_k \neq 0 \rightarrow r_{i \neq k = 0}=0$が成り立つ。

ここで、ある真の峰$r_k$の近似の峰をqとおく。すなわち、この問題では、$p$を混合要素$r_i$を重ね合わせたものと見なし、その近似であるqによって下界を表すことを目指す。

すると、10.3式から、

$$\begin{aligned} L(p(\mathbf{Z}|\mathbf{X})) &= \int p(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{p(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} \\ &= \int\sum_i^{K!} \frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\sum_i^{K!} \frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} \\ &= \frac{1}{K!} \int r_1(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\sum_i^{K!} \frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} + \frac{1}{K!} \int r_2(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\sum_i^{K!} \frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} + \cdots \frac{1}{K!} \int r_{K!}(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\sum_i^{K!} \frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} \\ &= \frac{1}{K!} \int r_1(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\frac{1}{K!} r_1(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} + \frac{1}{K!} \int r_2(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ \frac{1}{K!} r_2(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} + \cdots \frac{1}{K!} \int r_{K!}(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\frac{1}{K!} r_i{K!}\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} &\because r_k \neq 0 \rightarrow r_{i \neq k = 0}=0 \\ &= \frac{1}{K!} \sum_i^{K!} \int r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \{\frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{\frac{1}{K!} r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} \} d\mathbf{Z} \\ &= \frac{1}{K!} \sum_i^{K!} \int r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \{ \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} + \ln K!\} d\mathbf{Z} \\ &= \frac{1}{K!} \{ \sum_i^{K!} \int r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} + \ln K! \sum_i^{K!} \int r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) d\mathbf{Z}\} \\ &= \frac{1}{K!} \sum_i^{K!} \int r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} + \ln K! &\because \int r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) d\mathbf{Z} = r_i(\mathbf{X}|\mathbf{X}) = 1\\ &=\frac{1}{K!} \{ \int r_1 (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_1(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z}+ \int r_2 (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_2(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} \}+\cdots + \int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_k(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} \}+\cdots + \int r_{K!} (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_{K!}(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} \}+ \ln K! \\ &=\frac{1}{K!} K! \int q(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ q(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} + \ln K! &\because r_i\text{はそれぞれ同値であり、積分は同じ。詳細は最後 }\\ &= L(q) + \ln K! &\because (10.3) \end{aligned}$$

今、$L(q)$は一つの混合要素の下界なので、題意は満たされた。

最後から2番目の式変形について、まず、自明に、$\int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_k(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} =\int q(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ q(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z}$が成り立つ。

そして、$i \neq k$について、

$$\begin{aligned} \int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ r_i(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} &= \int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln p(\mathbf{Z}| \mathbf{X})d\mathbf{Z} +\int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln p(\mathbf{X}) d\mathbf{Z} -\int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) d\mathbf{Z} \\ &= \int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{r_i(\mathbf{Z}| \mathbf{X})}{K!} d\mathbf{Z} +\int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln p(\mathbf{X}) d\mathbf{Z} -\int r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln r_i (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) d\mathbf{Z} &\because r_i(\mathbf{Z} \notin \mathbf{Z}_i |\mathbf{X}) = 0\\ &= \int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{r_k(\mathbf{Z}| \mathbf{X})}{K!} d\mathbf{Z} +\int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln p(\mathbf{X}) d\mathbf{Z} -\int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) d\mathbf{Z} &\because r_i\text{はそれぞれ同値であり、積分は同じ}\\ &= \int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln p(\mathbf{Z}| \mathbf{X})d\mathbf{Z} +\int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln p(\mathbf{X}) d\mathbf{Z} -\int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) d\mathbf{Z} &\because r_k(\mathbf{Z} \notin \mathbf{Z}_k |\mathbf{X}) = 0\\ &= \int r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{r_k (\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z}\\ &= \int q(\mathbf{Z}|\mathbf{X}) \ln \frac{p(\mathbf{Z}, \mathbf{X})}{ q(\mathbf{Z}|\mathbf{X})} d\mathbf{Z} \end{aligned}$$

最後は冗長かもしれないのでその時はご教示ください。

演習 10.23

混合係数$\{ \pi_k \}$に事前分布を与えない変分ベイズガウス混合モデルを考えよう．代わりに混合係数はパラメータとして扱い，対数周辺尤度の下界を最大化する際に値を求める．ラグランジュ乗数法を用いて，混合係数の和が$1$になる制約条件の下でこの下界を混合係数について最大化すると，再推定式

$$\pi_{k}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} r_{n k} \tag{10.83}$$

の結果が得られることを示せ．この際，下界のすべての項を考える必要はなく，$\{\pi_k\}$に依存する項だけを考えればよいことに注意せよ．

---

変分ベイズガウス混合モデルでは、下界は(10.70)式で与えられる。
本問では、混合係数$\{ \pi_k \}$に事前分布を与えないパラメータとして扱うため、対数周辺尤度として第２項のみを考えれば良い。つまり、

$$\mathscr{L} \propto \mathbb{E}[\ln p(\mathbf{Z} \mid \pi)]=\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln \pi_{k} \tag{10.72}$$

$$L=\sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{n k} \ln \pi_{k}+\lambda \cdot\left(\sum_{k=1}^{K} \pi_{k}-1\right)$$

上式のLagrangianについて、$\pi_k$について微分し、=0とおくと、

$$\frac{\partial L}{\partial \pi_{k}}=\frac{\sum_{n=1}^{N}r_{nk}}{\pi_{k}}+\lambda=\frac{N_{k}}{\pi_{k}}+\lambda=0 \tag{A}$$(A)

$$\sum_{k=1}^{K} N_{k}+\lambda \sum_{k=1}^{K}\pi_{k}=0$$

$\sum_{k=1}^{K} N_{k}=N$, $\sum_{k=1}^{K}\pi_{k}=1$より、

$$\lambda=-N \tag{A}$$(A)

$$\pi_{k}=\frac{N_{k}}{N}=\underline{\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} r_{n k}}$$

演習 10.24

10.2節でガウス混合モデルを最尤推定で扱う際に現れる特異性は，ベイズ的な解では現れないことを見た．こうした特異性は，ベイズモデルを最大事後機率(MAP)推定を使って解く際には現れるかどうか議論せよ．

---

最尤推定で現れる特異性とは、9.2.1節で議論した$\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right| \rightarrow \infty$に発散してしまうことを意味している。ベイズモデルではこのようなことが起きないことを示す。

混合ガウス分布の事後確率は、(10.9),(10.38),(10.40),(10.50)を利用すれば以下となる。

$$\begin{aligned} \mathbb{E}_{q(\mathbf{Z})} &[\ln p(\mathbf{X} \mid \mathbf{Z}, \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda}) p(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Lambda})] \\ =& \frac{1}{2} \sum_{n=1}^{N} r_{k n}\left(\ln \left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|-\left(\mathbf{x}_{n}-\boldsymbol{\mu}_{k}\right)^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\left(\mathbf{x}_{n}-\boldsymbol{\mu}_{k}\right)\right) \\ &+\ln \left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|-\beta_{0}\left(\boldsymbol{\mu}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\left(\boldsymbol{\mu}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right) \\ &+\left(\nu_{0}-D-1\right) \ln \left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|-\operatorname{Tr}\left[\mathbf{W}_{0}{ }^{1} \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]+\text { const. } \end{aligned}$$

これを（10.51)-(10.53)を利用して$\mathbf{\Lambda}_{k}$について整理すると（$\mathbf{\Lambda}_{k}$と無関係な項は無視）

$$\left(\nu_{0}+N_{k}-D\right) \ln \left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right|-\operatorname{Tr}\left[\left(\mathbf{W}_{0}^{-1}+\beta_{0}\left(\boldsymbol{\mu}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\boldsymbol{\mu}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}}+N_{k} \mathbf{S}_{k}\right) \boldsymbol{\Lambda}_{k}\right]$$(C.24)

$$\mathbf{\Lambda}_{k}^{-1}=\frac{1}{\nu_{0}+N_{k}-D}\left(\mathbf{W}_{0}^{-1}+\beta_{0}\left(\boldsymbol{\mu}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)\left(\boldsymbol{\mu}_{k}-\mathbf{m}_{0}\right)^{\mathrm{T}}+N_{k} \mathbf{S}_{k}\right)$$

ウィシャート分布の正式より、$\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}^{-1}\right|$はゼロになることはない。

よって、ベイズモデルでは、$\left|\boldsymbol{\Lambda}_{k}\right| \rightarrow \infty$に発散することはないことが示された。

演習 10.25

10.2節で議論したベイズ混合ガウス分布の変分ベイス法による解では，事後分布について分解した近似

$$q(\mathbf{Z})=\prod_{i=1}^{M} q_{i}\left(\mathbf{Z}_{i}\right) \tag{10.5}$$

を用いた図10.2で見たように，こうした分解の仮定はパラメータ空間で、の事後分布の特定の方向の分散を過小評価してしまう．この影響がモデルエピデンスの変分近似に及ぼす影響について質的に議論せよ．さらに，この影響が混合モデルの混合要素数に関してどう変わるか述べよ．これから，変分ガウス混合モデルが最適な混合要素数を過小評価しがちか，過大評価しがちか説明せよ．

---

混合成分の数が増えると、相関している可能性のある変数の数も増える一方、平均場近似の式(10.5)を用いるとそれらの相関を表現することができない(図10.2,3)。その結果、KLダイバージェンスの最小化を行うときに複数の山をつぶして近似してしまうことが考えられるため、過小評価する。

演習 10.26

ベイズ線形回帰モデルの変分ベイズ法による解法を拡張し，$\beta$についてガンマ超事前分布$\textrm{Gam}(\beta\mid c_0, d_0)$を導入して，分解された変分事後分布$q(\mathbf{w}) q(\alpha) q(\beta)$を仮定して変分ベイズ法によって解け．変分事後分布の三つの因子の更新式を導出し，さらに下界および予測分布の式を求めよ．

---

$\beta$を含めた全ての変数の同時分布は

$$p(\mathbf{t}, \mathbf{w}, \alpha, \beta)=p(\mathbf{t}|\mathbf{w}, \beta)p(\mathbf{w}|\alpha)p(\alpha)p(\beta)$$

と書くことができる．本文中の議論をなぞって，$\mathbf{w}, \alpha, \beta$の尤度関数と事前分布を

$$\begin{aligned} &p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w}, \beta, \mathbf{X})=\prod_{n=1}^{N} N\left(\mathbf{t}_{n} \mid \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \phi_{n}, \beta^{-1}\right) \\ &p(\mathbf{w} \mid \alpha)=N\left(\mathbf{w} \mid 0, \alpha^{-1} \mathbf{I}\right) \\ &p(\alpha)=\operatorname{Gam}\left(\alpha \mid a_{0}, b_{0}\right) \\ &p(\beta)=\operatorname{Gam}\left(\beta \mid c_{0}, d_{0}\right) \end{aligned}$$

と書くことができる．

ここで変分推論の枠組みで考え，問題中の設定から変分事後分布は

$$q(\mathbf{w}, \alpha, \beta) = q(\mathbf{w})q(\alpha)q(\beta)$$

と分解できるとする．

$q(\mathbf{w}),q(\alpha),q(\beta)$の更新式を求める．まず$q(\alpha)$から10.1節で導出した一般的な結果(10.9)を用いて

$$\begin{aligned} \ln q^*(\alpha)&=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \beta}[\ln p(\mathbf{t}, \mathbf{w}, \alpha, \beta \mid \mathbf{X})]\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \beta}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w}, \beta, \mathbf{X}) p(\mathbf{w} \mid \alpha) p(\alpha) p(\beta)]\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \beta}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w}, \beta, \mathbf{X})]+\mathbb{E}_{\mathbf{w}}[\ln \beta(\mathbf{w} \mid \alpha)]+\ln p(\alpha)+\mathbb{E}_{\beta}[\ln p(\beta)]\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\ln N\left(\mathbf{w} \mid 0, \alpha^{-1} \mathbf{I}\right)\right]+\ln \operatorname{Gam}\left(\alpha \mid a_{0}, b_{0}\right)+\textrm{const}\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\ln \frac{1}{(2 \pi)^{\frac{M}{2}}} \frac{1}{\left(\alpha^{-1}\right)^{\frac{1}{2}}} \operatorname{exp}\left(-\frac{\alpha}{2} \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right)\right]+\ln \frac{1}{\Gamma\left(a_{0}\right)} b_{0}^{a_{0}} \alpha^{a_{0}-1} e^{-b_{0} \alpha}+ \textrm{const.}\\ &=\frac{M}{2} \ln \alpha-\frac{\alpha}{2} \mathbb{E}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right]+\left(a_{0}-1\right) \ln \alpha-b_{0} \alpha+ \textrm{const.}\\ &=\left(\frac{M}{2}+a_{0}-1\right) \ln \alpha-\left(\frac{1}{2} \mathbb{E}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right]+b_{0}\right) \alpha+ \textrm{const.} \end{aligned}$$

ここで$\beta$を導入した場合にも$\alpha$に依存しない項はconstに押し込んで計算することができるため，(10.92)-(10.95)式までの議論をそのまま用いることができる．

$$q^*(\alpha)=\operatorname{Gam}\left(\alpha \mid a_{N}, b_{N}\right) , a_N=\frac{M}{2} + a_0, b_N=\frac{1}{2}\mathbb{E}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right]+b_0$$

を得る．次に$q(\mathbf{w})$について(10.9)より

$$\begin{aligned} \ln q^*(\mathbf{w})&=\mathbb{E}_{\alpha, \beta}[\ln \beta(\mathbf{t}, \mathbf{w}, \alpha, \beta \mid x)]\\ &=\mathbb{E}_{\alpha, \beta}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w}, \beta, X) p(\mathbf{w} \mid \alpha) \gamma(\alpha) p(\beta)]\\ &=\mathbb{E}_{\beta}\left[\ln \prod_{n=1}^{N} N\left(\mathbf{t}_{n} \mid \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \phi_{n}, \beta^{-1}\right)\right]+\mathbb{E}_{\alpha}\left[\ln N\left(w \mid 0, \alpha^{-1} I\right)\right]+ \textrm{const.}\\ &=\mathbb{E}_{\beta}\left[\sum_{n=1}^N\ln \frac{1}{(2 \pi)^{\frac{M}{2}}} \frac{1}{\left(\beta^{-1}\right)^{\frac{1}{2}}} \operatorname{exp}\left\{-\frac{\beta}{2}(\mathbf{t}_n-\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\phi_{n})^2 \right\}\right]+\mathbb{E}_{\alpha}\left[\ln \frac{1}{(2 \pi)^{\frac{M}{2}}} \frac{1}{\left(\alpha^{-1}\right)^{\frac{1}{2}}} \operatorname{exp}\left(-\frac{\alpha}{2} \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right)\right]+ \textrm{const.}\\ &=\mathbb{E}_{\beta}\left[\beta\right]\left(\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\Phi^{\mathrm{T}}\mathbf{t}-\frac{1}{2}\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\Phi^{\mathrm{T}}\Phi\mathbf{w}\right)-\frac{1}{2}\mathbb{E}_{\alpha}\left[\alpha\right]\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\mathbf{w}+ \textrm{const.}\\ &=-\frac{1}{2}\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\left(\mathbb{E}_{\beta}[\beta] \Phi^{\mathrm{T}} \Phi+\mathbb{E}_{\alpha}[\alpha]\mathbf{I}\right) \mathbf{w}+\mathbb{E}_{\beta}[\beta] \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \Phi^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+ \textrm{const.}\\ \end{aligned}$$

これは$\mathbf{w}$に関して2次形式なのでガウス分布になり，平方完成すると

$$q^*(\mathbf{w})=\mathcal{N}(\mathbf{w}\mid \mathbf{m}_N, \mathbf{S}_N)$$

$$\mathbf{m}_N=\mathbb{E}_{\beta}[\beta]\mathbf{S}_N\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}}\mathbf{t}$$

$$\mathbf{S}_N=\mathbb{E}_{\alpha}[\alpha]\mathbf{I}+\mathbb{E}_{\beta}[\beta]\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}}\mathbf{\Phi}$$

を得る．最後に$q(\beta)$について(10.9)より

$$\begin{aligned} \ln q^{\star}(\beta) &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}[\ln p(\mathbf{t}, \mathbf{w}, \alpha, \beta \mid \mathbf{X})]\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w}, \beta, \mathbf{X}) p(\mathbf{w} \mid \alpha) p(\alpha) p(\beta)]\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w}, \beta)]+\ln p(\beta)+\text { const } \\ &= \frac{N}{2} \cdot \ln \beta-\frac{\beta}{2} \cdot \mathbb{E}\left[\sum_{n=1}^{N}\left(t_{n}-\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}_{n}\right)^{2}\right]+\left(c_{0}-1\right) \ln \beta-d_{0} \beta +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\frac{\beta}{2} \cdot \mathbb{E}\left[\left\|\mathbf{\Phi}_{\mathbf{w}}-\mathbf{t}\right\|^{2}\right]-d_{0} \beta +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\beta \cdot\left\{\frac{1}{2} \cdot \mathbb{E}\left[\|\mathbf{\Phi} \mathbf{w}-\mathbf{t}\|^{2}\right]+d_{0}\right\} +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\beta \cdot\left\{\frac{1}{2} \cdot \mathbb{E}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}_{\mathbf{w}}-2 \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}_{\mathbf{w}}+\mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}\right]+d_{0}\right\} +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\beta \cdot\left\{\frac{1}{2} \cdot \operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbb{E}\left[\mathbf{w} \mathbf{w}^{\mathrm{T}}\right]\right]-\mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbb{E}[\mathbf{w}]+\frac{1}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+d_{0}\right\} +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\beta \cdot\left\{\frac{1}{2} \cdot \operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}\left(\mathbf{m}_{N} \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}}+\mathbf{S}_{N}\right)\right]-\mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{m}_{N}+\frac{1}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+d_{0}\right\} +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\beta \cdot\left\{\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{S}_{N}\right]+\frac{1}{2} \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{m}_{N}-\mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{m}_{N}+\frac{1}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+d_{0}\right\} +\text { const }\\ &=\left(\frac{N}{2}+c_{0}-1\right) \cdot \ln \beta-\beta \cdot \frac{1}{2}\left\{\operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{S}_{N}\right]+\left\|\mathbf{\Phi} \mathbf{m}_{N}-\mathbf{t}\right\|^{2}+2 d_{0}\right\}+\text { const } \end{aligned}$$

これより

$$q^{\star}(\beta)=\operatorname{Gam}\left(\beta \mid c_{N}, d_{N}\right)$$

$$c_N=\frac{N}{2}+c_0$$

$$d_N=d_{0}+\frac{1}{2}\left\{\operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{S}_{N}\right]+\left\|\mathbf{\Phi} \mathbf{m}_{N}-\mathbf{t}\right\|^{2}\right\}$$

以上から各因子の更新式が得られた．

次に変分下界を求める．変分下界は本文中の式(10.107)を$\beta$を考慮した形に修正すれば得られ，考えるべき項は$\mathbb{E}\left[\ln p(\beta)\right], -\mathbb{E}\left[\ln q^*(\beta)\right]$の二つであるので，それぞれの計算をして，ディガンマ関数$\varphi(a)=\frac{d}{da}\ln\Gamma(a)$として

$$\begin{aligned} \mathbb{E}[\ln p(\beta)] &=\left(c_{0}-1\right) \mathbb{E}[\ln \beta]-d_{0} \mathbb{E}[\beta]+c_{0} \ln d_{0}-\ln \Gamma\left(c_{0}\right) \\ &=\left(c_{0}-1\right) \cdot\left(\varphi\left(c_{N}\right)-\ln d_{N}\right)-d_{0} \frac{c_{N}}{d_{N}}+c_{0} \ln d_{0}-\ln \Gamma\left(c_{0}\right) \end{aligned}$$

ここで(B.26)(ガンマ分布の関数形についての定義式),(B.30)(ガンマ分布に従う確率変数の自然対数の期待値がディガンマ関数に紐づけられる式)をそれぞれ用いた．また

$$-\mathbb{E}\left[\ln q^{\star}(\beta)\right]=\left(c_{N}-1\right) \cdot \varphi\left(c_{N}\right)-c_{N}+\ln d_{N}-\ln \Gamma\left(c_{N}\right)$$

ここでガンマ分布に従う確率変数のエントロピーについての式(B.31)を用いた．(10.107)-(10.112)の式を修正することで$\beta$を考慮に入れた変分下界を得る．

最後に予測分布を考える．

これも本文中の議論を$\beta$を考慮したものに修正して得ることができて(10.105),(10.106)から

$$\begin{aligned} p(t \mid \mathbf{x}, \mathbf{t}) &=\int p(t \mid \mathbf{x}, \mathbf{w}) p(\mathbf{w} \mid \mathbf{t}) \mathrm{d} \mathbf{w} \\ & \simeq \int p(t \mid \mathbf{x}, \mathbf{w}) q(\mathbf{w}) \mathrm{d} \mathbf{w} \\ &=\int \mathcal{N}\left(t \mid \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}(\mathbf{x}), \beta^{-1}\right) \mathcal{N}\left(\mathbf{w} \mid \mathbf{m}_{N}, \mathbf{S}_{N}\right) \mathrm{d} \mathbf{w} \\ &=\mathcal{N}\left(t \mid \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}(\mathbf{x}), \sigma^{2}(\mathbf{x})\right) \end{aligned}$$

ここで分散は

$$\sigma^{2}(\mathbf{x})=\frac{1}{\mathbb{E}\left[\beta\right]}+\boldsymbol{\phi}(\mathbf{x})^{\mathrm{T}} \mathbf{S}_{N} \boldsymbol{\phi}(\mathbf{x})$$

である．

演習 10.27

付録Bで与えられている公式を用いて， 線形基底関数回帰モデルの変分下界は

$$\begin{aligned} \mathcal{L}(q)&= \mathbb{E}[\ln p(\mathbf{w}, \alpha, \mathbf{t})]-\mathbb{E}[\ln q(\mathbf{w}, \alpha)] \\ &= \mathbb{E}_{\mathbf{w}}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w})]+\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}[\ln p(\mathbf{w} \mid \alpha)]+\mathbb{E}_{\alpha}[\ln p(\alpha)] \\ &-\mathbb{E}_{\alpha}[\ln q(\mathbf{w})]_{\mathbf{w}}-\mathbb{E}[\ln q(\alpha)] \end{aligned} \tag{10.107}$$

の形で書け，その各項は

$$\begin{aligned} \mathbb{E}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w})]_{\mathbf{w}}=& \frac{N}{2} \ln \left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)-\frac{\beta}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+\beta \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{t} \\ &-\frac{\beta}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}\left(\mathbf{m}_{N} \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}}+\mathbf{S}_{N}\right)\right] \end{aligned} \tag{10.108}$$

$$\begin{aligned} \mathbb{E}[\ln p(\mathbf{w} \mid \alpha)]_{\mathbf{w}, \alpha}=&-\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{M}{2}\left(\psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}\right) \\ &-\frac{a_{N}}{2 b_{N}}\left[\mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \mathbf{m}_{N}+\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{N}\right)\right] \end{aligned}\tag{10.109}$$

$$\begin{aligned} \mathbb{E}[\ln p(\alpha)]_{\alpha}=&\ a_{0} \ln b_{0}+\left(a_{0}-1\right)\left[\psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}\right] \\ &-b_{0} \frac{a_{N}}{b_{N}}-\ln \Gamma\left(a_{0}\right) \end{aligned} \tag{10.110}$$

$$-\mathbb{E}[\ln q(\mathbf{w})]_{\mathbf{w}}=\frac{1}{2} \ln \left|\mathbf{S}_{N}\right|+\frac{M}{2}[1+\ln (2 \pi)] \tag{10.111}$$

$$-\mathbb{E}[\ln q(\alpha)]_{\alpha}=\ln \Gamma\left(a_{N}\right)-\left(a_{N}-1\right) \psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}+a_{N} \tag{10.112}$$

となることを示せ．

---

※演習10.16, 10.17のように各項の確率分布に適切なものを当てはめて計算していくだけ。

$$\begin{aligned} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}[\ln p(\mathbf{t} \mid \mathbf{w})] &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\ln \prod_{n=1}^{N} \mathcal{N}\left(t_{n} \mid \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}_{n}, \beta^{-1}\right)\right]\hspace{1em}(\because(B.87))\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\sum_{n=1}^{N} \ln \mathcal{N}\left(t_{n} \mid \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}_{n}, \beta^{-1}\right)\right] \\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\sum_{n=1}^{N} \ln \left\{\left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)^{\frac{1}{2}} \exp \left\{-\frac{\beta}{2}\left(t_{n}-\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}_{n}\right)^{2}\right\}\right.\right.\\ &=\frac{N}{2} \ln \left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)-\frac{\beta}{2} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\sum_{n=1}^{N}\left(t_{n}-\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\phi}_{n}\right)^{2}\right] \\ &=\frac{N}{2} \ln \left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)-\frac{\beta}{2} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[(\mathbf{t}-\mathbf{\Phi} \mathbf{w})^{\mathrm{T}}(\mathbf{t}-\mathbf{\Phi} \mathbf{w})\right] \\ &=\frac{N}{2} \ln \left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)-\frac{\beta}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+\beta \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\right] \mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}-\frac{\beta}{2} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{w}\right] \\ &=\frac{N}{2} \ln \left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)-\frac{\beta}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+\beta \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}-\frac{\beta}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\mathbf{ww}^{\mathrm{T}}\right]\right] \\ &=\frac{N}{2} \ln \left(\frac{\beta}{2 \pi}\right)-\frac{\beta}{2} \mathbf{t}^{\mathrm{T}} \mathbf{t}+\beta_{m N}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi} \mathbf{t}-\frac{\beta}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbf{\Phi}^{\mathrm{T}} \mathbf{\Phi}\left(\mathbf{m}_{N} \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}}+\mathbf{S}_{N}\right)\right] \end{aligned}$$

---

$$\begin{aligned} \mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}[\ln p(\mathbf{w} \mid \alpha)] &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}\left[\ln \mathcal{N}\left(\mathbf{w} \mid \mathbf{0}, \alpha^{-1} \mathbf{I}\right)\right] \\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}\left[\ln \left\{\left(\frac{\alpha}{2 \pi}\right)^{M / 2} \exp \left\{-\frac{\alpha}{2} \mathbf{w}^{\mathrm{T}} w\right\}\right]\right.\\ &=\mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}\left[\frac{M}{2} \ln \left(\frac{\alpha}{2 \pi}\right)\right]-\frac{1}{2} \mathbb{E}_{\mathbf{w}, \alpha}\left[\alpha \mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right] \\ &=-\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{M}{2} \mathbb{E}_{\alpha}[\ln \alpha]-\frac{\mathbb{E}_{\alpha}[\alpha]}{2} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}} \mathbf{w}\right] \\ &=-\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{M}{2} \underbrace{\left(\psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}\right)}_{(B.30)} - \underbrace{\frac{a_{N}}{2 b_{N}}}_{(B.27)} \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\operatorname{Tr}\left(\mathbf{w} \mathbf{w}^{\mathrm{T}}\right)\right] \\ &=-\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{M}{2} \left(\psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}\right) - \frac{a_{N}}{2 b_{N}} \left[\mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \mathbf{m}_{N}+\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{N}\right)\right] \end{aligned}$$

ここで$\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\operatorname{Tr}\left(\mathbf{w} \mathbf{w}^{\mathrm{T}}\right)\right]$の変形についてはトレースと期待値の交換性と

$$\begin{aligned} & \operatorname{Tr}\left[\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\mathbf{w} \mathbf{w}^{\mathrm{T}}\right]\right] \\ = & \operatorname{Tr}\left[\operatorname{cov}[\mathbf{w}]+\mathbb{E}_{\mathbf{w}}[\mathbf{w}] \mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\mathbf{w}^{\mathrm{T}}\right]\right] \quad(\because(1.42)) \\ = & \operatorname{Tr}\left[\mathbf{S}_{N}+\mathbf{m}_{N} \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}}\right] \\ = &\ \mathbf{m}_{N}^{\mathrm{T}} \mathbf{m}_{N}+\operatorname{Tr}\left(\mathbf{S}_{N}\right) \end{aligned}$$

を用いた。

---

$$\begin{aligned} \mathbb{E}_{\alpha}[\ln p(\alpha)] &=\mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}\left[\ln \operatorname{Gam}\left(\alpha \mid a_{0}, b_{0}\right)\right] \\ &=\mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}\left[\ln \left\{\frac{1}{\Gamma\left(a_{0}\right)} b_{0}^{a_{0}} \alpha^{a_{0}-1} e^{-b_{0} \alpha}\right\}\right] \\ &=\mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}\left[-\ln \Gamma\left(a_{0}\right)+a_{0} \ln b_{0}+\left(a_{0}-1\right) \ln \alpha-b_{0} \alpha\right] \\ &=a_{0} \ln b_{0}+\left(a_{0}-1\right) \mathbb{E}_{\alpha}[\ln \alpha]-b_{0} \mathbb{E}_{\alpha}[\alpha]-\ln \Gamma\left(a_{0}\right) \\ &=a_{0} \ln b_{0}+\left(a_{0}-1\right)\left(\psi\left(a_{N}\right)-b_{N}\right)-b_{0} \frac{a_{N}}{b_{N}}-\ln \Gamma\left(a_{0}\right) \end{aligned}$$

---

$$\begin{aligned} -\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\ln q(\mathbf{w})\right] &=-\mathbb{E}_{\mathbf{w} \sim q(\mathbf{w})}\left[\ln \mathcal{N}\left(\mathbf{w} \mid \mathbf{m}_{N}, \mathbf{S}_{N}\right)\right] \\ &=-\mathbb{E}_{\mathbf{w} \sim q(\mathbf{w})}\left[\ln \left\{\left(\frac{1}{2 \pi}\right)^{\frac{M}{2}} \frac{1}{\left|\mathbf{S}_{N}\right|^{\frac{1}{2}}} \exp \left\{-\frac{1}{2}\left(\mathbf{w}-\mathbf{m}_{N}\right)^{\mathrm{T}} \mathbf{S}_{N}^{-1}\left(\mathbf{w}-\mathbf{m}_{N}\right)\right\}\right]\right.\\ &=\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{1}{2} \ln \left|\mathbf{S}_{N}\right|+\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\mathbb{E}_{\mathbf{w}}\left[\left(\mathbf{w}-\mathbf{m}_{N}\right)\left(\mathbf{w}-\mathbf{m}_{N}\right)^{\mathrm{T}}\right] \mathbf{S}_{N}^{-1}\right] \\ &=\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{1}{2} \ln \left|\mathbf{S}_{N}\right|+\frac{1}{2} \operatorname{Tr}\left[\operatorname{cov}[\mathbf{w}] \mathbf{S}_{N}^{-1}\right] \\ &=\frac{M}{2} \ln (2 \pi)+\frac{1}{2} \ln \left|\mathbf{S}_{N}\right|+\frac{1}{2} M \\ &=\frac{1}{2} \ln \left|\mathbf{S}_{N}\right|+\frac{M}{2}[1+\ln (2 \pi)] \end{aligned}$$

---

$$\begin{aligned}-\mathbb{E}_{\alpha}[\ln q(\alpha)] &=-\mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}\left[\ln \operatorname{Gam}\left(\alpha \mid a_{N}, b_{N}\right)\right] \\ &=-\mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}\left[-\ln \Gamma\left(a_{N}\right)+a_{N} \ln b_{N}+\left(a_{N}-1\right) \ln \alpha-b_{N} \alpha\right] \\ &=\ln \Gamma\left(a_{N}\right)-a_{N} \ln b_{N}-(a_N - 1)\mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}[\ln \alpha]+b_{N} \mathbb{E}_{\alpha \sim q(\alpha)}[\alpha] \\ &=\ln \Gamma\left(a_{N}\right)-a_{N} \ln b_{N}-\left(a_{N}-1\right)\left(\psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}\right)+b_{N} \frac{a_{N}}{b_{N}} \\ &=\ln \Gamma\left(a_{N}\right)-\left(a_{N}-1\right) \psi\left(a_{N}\right)-\ln b_{N}+a_{N} \end{aligned}$$