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在此 Colab 中，我们将仅使用 TensorFlow Probability 基元探索从贝叶斯高斯混合模型 (BGMM) 的后验中进行采样。
模型
对于每个维度 \(D\) 的 \(k\in{1,\ldots, K}\) 混合分量，我们希望使用以下贝叶斯高斯混合模型对 \(i\in{1,\ldots,N}\) iid 样本进行建模：
\[\begin{align*} \theta &\sim \text{Dirichlet}(\text{concentration}=\alpha_0)\\ \mu_k &\sim \text{Normal}(\text{loc}=\mu_{0k}, \text{scale}=I_D)\\ T_k &\sim \text{Wishart}(\text{df}=5, \text{scale}=I_D)\\ Z_i &\sim \text{Categorical}(\text{probs}=\theta)\\ Y_i &\sim \text{Normal}(\text{loc}=\mu_{z_i}, \text{scale}=T_{z_i}^{-1/2})\\ \end{align*}\]
请注意，scale 参数都具有 cholesky 语义。我们使用此约定是因为它是 TF 分布（它本身使用此约定，部分原因是它在计算上具有优势）的约定。
我们的目标是从后验生成样本：
\[p\left(\theta, \{\mu_k, T_k\}_{k=1}^K \Big| \{y_i\}_{i=1}^N, \alpha_0, \{\mu_{ok}\}_{k=1}^K\right)\]
请注意不存在 \({Z_i}_{i=1}^N\)，我们只对不会随 \(N\) 缩放的随机变量感兴趣。（幸运的是，存在一个 TF 分布可以处理 \(Z_i\) 的边缘化。）
It is not possible to directly sample from this distribution owing to a computationally intractable normalization term.
梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法是一种用于从难以归一化的分布进行抽样的技术。
TensorFlow Probability 提供了许多 MCMC 选项，其中包括一些基于梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法的选项。在此笔记本中，我们将使用汉密尔顿蒙特卡洛算法 (tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo)。HMC 通常是一个不错的选择，因为它可以快速收敛、可以对状态空间进行联合采样（相对于协调方式），还可以利用 TF 的其中一个优点：自动微分。即便如此，实际上通过其他方式（例如吉布斯采样）可能可以更好地完成从 BGMM 后验分布的采样。
%matplotlib inline
import functools
import matplotlib.pyplot as plt; plt.style.use('ggplot')
import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set_context('notebook')
import tensorflow.compat.v2 as tf
tf.enable_v2_behavior()
import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions
tfb = tfp.bijectors
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if len(physical_devices) > 0:
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
在实际构建模型之前，我们需要定义一种新的分布类型。从上面的模型规范中可以明显看出，我们在使用逆协方差矩阵对 MVN 进行参数化，即精度矩阵。为了在 TF 中实现此操作，我们需要推出 Bijector。这个 Bijector 将使用前向转换：
- Y = tf.linalg.triangular_solve((tf.linalg.matrix_transpose(chol_precision_tril), X, adjoint=True) + loc
log_prob 正好相反，即：
- X = tf.linalg.matmul(chol_precision_tril, X - loc, adjoint_a=True)
由于 HMC 只需 log_prob，这意味着我们会避免调用 tf.linalg.triangular_solve（与 tfd.MultivariateNormalTriL 一样）。这样做有优势，因为由于缓存位置更好，tf.linalg.matmul 通常更快。
class MVNCholPrecisionTriL(tfd.TransformedDistribution):
"""MVN from loc and (Cholesky) precision matrix."""
def __init__(self, loc, chol_precision_tril, name=None):
super(MVNCholPrecisionTriL, self).__init__(
distribution=tfd.Independent(tfd.Normal(tf.zeros_like(loc),
scale=tf.ones_like(loc)),
reinterpreted_batch_ndims=1),
bijector=tfb.Chain([
tfb.Shift(shift=loc),
tfb.Invert(tfb.ScaleMatvecTriL(scale_tril=chol_precision_tril,
adjoint=True)),
]),
name=name)
tfd.Independent 分布会将一个分布的独立图表转变为具有统计独立坐标的多元分布。就计算 log_prob 而言，此“元分布”表现为事件维度上的简单总和。
另请注意，我们接受缩放矩阵的 adjoint（“转置”）。这是因为如果精确率是逆协方差，即 \(P=C^{-1}\)，并且如果 \(C=AA^\top\)，则 \(P=BB^{\top}\)，其中 \(B=A^{-\top}\)。
由于这种分布不好处理，让我们来快速验证一下 MVNCholPrecisionTriL 是否能够按照我们的预期工作。
def compute_sample_stats(d, seed=42, n=int(1e6)):
x = d.sample(n, seed=seed)
sample_mean = tf.reduce_mean(x, axis=0, keepdims=True)
s = x - sample_mean
sample_cov = tf.linalg.matmul(s, s, adjoint_a=True) / tf.cast(n, s.dtype)
sample_scale = tf.linalg.cholesky(sample_cov)
sample_mean = sample_mean[0]
return [
sample_mean,
sample_cov,
sample_scale,
]
dtype = np.float32
true_loc = np.array([1., -1.], dtype=dtype)
true_chol_precision = np.array([[1., 0.],
[2., 8.]],
dtype=dtype)
true_precision = np.matmul(true_chol_precision, true_chol_precision.T)
true_cov = np.linalg.inv(true_precision)
d = MVNCholPrecisionTriL(
loc=true_loc,
chol_precision_tril=true_chol_precision)
[sample_mean, sample_cov, sample_scale] = [
t.numpy() for t in compute_sample_stats(d)]
print('true mean:', true_loc)
print('sample mean:', sample_mean)
print('true cov:\n', true_cov)
print('sample cov:\n', sample_cov)
true mean: [ 1. -1.] sample mean: [ 1.0002806 -1.000105 ] true cov: [[ 1.0625 -0.03125 ] [-0.03125 0.015625]] sample cov: [[ 1.0641273 -0.03126175] [-0.03126175 0.01559312]]
由于样本均值和协方差接近真实均值和协方差，因此似乎分布已正确实现。现在，我们将使用 MVNCholPrecisionTriL tfp.distributions.JointDistributionNamed 来指定 BGMM 模型。对于观察模型，我们将使用 tfd.MixtureSameFamily 自动集成 \({Z_i}_{i=1}^N\) 绘图。
dtype = np.float64
dims = 2
components = 3
num_samples = 1000
bgmm = tfd.JointDistributionNamed(dict(
mix_probs=tfd.Dirichlet(
concentration=np.ones(components, dtype) / 10.),
loc=tfd.Independent(
tfd.Normal(
loc=np.stack([
-np.ones(dims, dtype),
np.zeros(dims, dtype),
np.ones(dims, dtype),
]),
scale=tf.ones([components, dims], dtype)),
reinterpreted_batch_ndims=2),
precision=tfd.Independent(
tfd.WishartTriL(
df=5,
scale_tril=np.stack([np.eye(dims, dtype=dtype)]*components),
input_output_cholesky=True),
reinterpreted_batch_ndims=1),
s=lambda mix_probs, loc, precision: tfd.Sample(tfd.MixtureSameFamily(
mixture_distribution=tfd.Categorical(probs=mix_probs),
components_distribution=MVNCholPrecisionTriL(
loc=loc,
chol_precision_tril=precision)),
sample_shape=num_samples)
))
def joint_log_prob(observations, mix_probs, loc, chol_precision):
"""BGMM with priors: loc=Normal, precision=Inverse-Wishart, mix=Dirichlet.
Args:
observations: `[n, d]`-shaped `Tensor` representing Bayesian Gaussian
Mixture model draws. Each sample is a length-`d` vector.
mix_probs: `[K]`-shaped `Tensor` representing random draw from
`Dirichlet` prior.
loc: `[K, d]`-shaped `Tensor` representing the location parameter of the
`K` components.
chol_precision: `[K, d, d]`-shaped `Tensor` representing `K` lower
triangular `cholesky(Precision)` matrices, each being sampled from
a Wishart distribution.
Returns:
log_prob: `Tensor` representing joint log-density over all inputs.
"""
return bgmm.log_prob(
mix_probs=mix_probs, loc=loc, precision=chol_precision, s=observations)
生成“训练”数据
对于此演示，我们将对一些随机数据进行采样。
true_loc = np.array([[-2., -2],
[0, 0],
[2, 2]], dtype)
random = np.random.RandomState(seed=43)
true_hidden_component = random.randint(0, components, num_samples)
observations = (true_loc[true_hidden_component] +
random.randn(num_samples, dims).astype(dtype))
使用 HMC 的贝叶斯推断
现在，我们已经使用了 TFD 来指定我们的模型并获得了一些观察到的数据，我们已经具备了运行 HMC 所需的所有部件。
为此，我们将使用部分应用来“固定”我们不想采样的内容。在本例中，这意味着我们只需要固定 observations。（超参数已烘焙到先验分布中，而不是 joint_log_prob 函数签名的一部分。）
unnormalized_posterior_log_prob = functools.partial(joint_log_prob, observations)
initial_state = [
tf.fill([components],
value=np.array(1. / components, dtype),
name='mix_probs'),
tf.constant(np.array([[-2., -2],
[0, 0],
[2, 2]], dtype),
name='loc'),
tf.linalg.eye(dims, batch_shape=[components], dtype=dtype, name='chol_precision'),
]
无约束表示
汉密尔顿蒙特卡洛 (HMC) 要求目标对数概率函数的参数可微。此外，如果状态空间无约束，则 HMC 可以显著提高统计效率。
这意味着从 BGMM 后验进行采样时，我们必须解决两个主要问题：
- \(\theta\) 表示离散概率向量，即必须使 \(\sum_{k=1}^K \theta_k = 1\) 且 \(\theta_k>0\)。
- \(T_k\) 表示逆协方差矩阵，即必须使 \(T_k \succ 0\)（即为正定。
为了满足此要求，我们需要：
- 将约束变量转换为无约束空间
- 在无约束空间中运行 MCMC
- 将无约束变量转换回约束空间
至于 MVNCholPrecisionTriL，我们将使用 Bijector 将随机变量转换为无约束空间。
Dirichlet通过 Softmax 函数转换为无约束空间。我们的精确率随机变量是半正定矩阵上的分布。为了取消约束，我们将使用
FillTriangular和TransformDiagonal双射器。这些会将向量转换为下三角矩阵，并确保对角线为正。前者很有用，因为它可以仅对 \(d(d+1)/2\) 浮点进行采样，而非 \(d^2\)。
unconstraining_bijectors = [
tfb.SoftmaxCentered(),
tfb.Identity(),
tfb.Chain([
tfb.TransformDiagonal(tfb.Softplus()),
tfb.FillTriangular(),
])]
@tf.function(autograph=False)
def sample():
return tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=2000,
num_burnin_steps=500,
current_state=initial_state,
kernel=tfp.mcmc.SimpleStepSizeAdaptation(
tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=unnormalized_posterior_log_prob,
step_size=0.065,
num_leapfrog_steps=5),
bijector=unconstraining_bijectors),
num_adaptation_steps=400),
trace_fn=lambda _, pkr: pkr.inner_results.inner_results.is_accepted)
[mix_probs, loc, chol_precision], is_accepted = sample()
现在，我们将执行链并打印后验均值。
acceptance_rate = tf.reduce_mean(tf.cast(is_accepted, dtype=tf.float32)).numpy()
mean_mix_probs = tf.reduce_mean(mix_probs, axis=0).numpy()
mean_loc = tf.reduce_mean(loc, axis=0).numpy()
mean_chol_precision = tf.reduce_mean(chol_precision, axis=0).numpy()
precision = tf.linalg.matmul(chol_precision, chol_precision, transpose_b=True)
print('acceptance_rate:', acceptance_rate)
print('avg mix probs:', mean_mix_probs)
print('avg loc:\n', mean_loc)
print('avg chol(precision):\n', mean_chol_precision)
acceptance_rate: 0.5305 avg mix probs: [0.25248723 0.60729516 0.1402176 ] avg loc: [[-1.96466753 -2.12047249] [ 0.27628865 0.22944732] [ 2.06461244 2.54216122]] avg chol(precision): [[[ 1.05105032 0. ] [ 0.12699955 1.06553113]] [[ 0.76058015 0. ] [-0.50332767 0.77947431]] [[ 1.22770457 0. ] [ 0.70670027 1.50914164]]]
loc_ = loc.numpy()
ax = sns.kdeplot(loc_[:,0,0], loc_[:,0,1], shade=True, shade_lowest=False)
ax = sns.kdeplot(loc_[:,1,0], loc_[:,1,1], shade=True, shade_lowest=False)
ax = sns.kdeplot(loc_[:,2,0], loc_[:,2,1], shade=True, shade_lowest=False)
plt.title('KDE of loc draws');
结论
这个简单的 Colab 演示了如何将 TensorFlow Probability 基元用于构建分层贝叶斯混合模型。