C++ Реализация GMM с использованием образца Гиббса, т.е. модели гауссовой смеси процесса Дирихле

Question

Я смотрю на C++ реализацию многовариантного GMM, в котором для подбора / классификации используется подход, основанный на выборке Гиббса (а не на основе обычной EM), чтобы можно было в полной мере использовать априорную информацию и добавлять ограничения. Часто известный как модель гауссовской смеси процесса Дирихле или DPGMM.

Я уже реализовал это в Matlab, но вместо того, чтобы тратить время на преобразование этого кода (да, я использую встроенный в Matlab кодер для преобразования, но в настоящее время он использует различные дополнительные библиотеки Matlab). Также важна эффективность, я буду приспосабливать GMM к большим наборам данных много раз в секунду.

Таким образом, мне интересно узнать, существует ли уже хорошо известный эффективный код. Первоначальный поиск не очень много.

Answer 1

Хотя это не относится к GMM, вы можете использовать проект CppBugs, чтобы указать собственную модель и позволить библиотеке запустить симуляцию.