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标题: 【漫谈】从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 [打印本页]
作者: true    时间: 2016-5-18 22:49
标题: 【漫谈】从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

【作者：daniel-D】

1. Introduction第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling，当时因为要赶着做项目，虽然一头雾水，但是也没没有时间仔细看。趁目前比较清闲，把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理，发现内容还真不少，有些知识本人也是一知半解，所以这篇博客不可能面面俱到详细讲解所有的 sampling methods，而是着重讲一下这个号称二十世纪 top 10 之一的算法—— Markov chain Monte Carlo。在介绍 MCMC 之前，我们首先了解一下 MCMC 的 Motivation 和在它之前用到的方法。本人也是初学者，错误在所难免，欢迎一起交流。
这篇博客从零开始，应该都可以看懂，主要内容包括：

2. Sampling我们知道，计算机本身是无法产生真正的随机数的，但是可以根据一定的算法产生伪随机数（pseudo-random numbers)。最古老最简单的莫过于 Linear congruential generator：
式子中的 a 和 c 是一些数学知识推导出的合适的常数。但是我们看到，这种算法产生的下一个随机数完全依赖现在的随机数的大小，而且当你的随机数序列足够大的时候，随机数将出现重复子序列的情况。当然，理论发展到今天，有很多更加先进的随机数产生算法出现，比如 python 数值运算库 numpy 用的是 Mersenne Twister 等。但是不管算法如何发展，这些都不是本质上的随机数，用冯诺依曼的一句话说就是：
Anyone who considers arithmetic methods of producing random digits is, of course, in a state of sin.
要检查一个序列是否是真正的随机序列，可以计算这个序列的 entropy 或者用压缩算法计算该序列的冗余。
OK，根据上面的算法现在我们有了均匀分布的随机数，但是如何产生满足其他分布（比如高斯分布）下的随机数呢？一种可选的简单的方法是 Inverse transform sampling，有时候也叫Smirnov transform。拿高斯分布举例子，它的原理是利用高斯分布的累积分布函数（CDF，cumulative distribution function）来处理，过程如下图：
假如在 y 轴上产生（0,1）之间的均匀分布的随机数，水平向右投影到高斯累计分布函数上，然后垂直向下投影到 x 轴，得到的就是高斯分布。可见高斯分布的随机数实际就是均匀分布随机数在高斯分布的 CDF 函数下的逆映射。当然，在实际操作中，更有效的计算方法有 Box–Muller_transform (an efficient polar form)，Ziggurat algorithm 等，这些方法 tricky and faster，没有深入了解，这里也不多说了。

3. MotivationMCMC 可解决高维空间里的积分和优化问题：
3.1 The Monte Carlo principle实际上，Monte Carlo 抽样基于这样的思想：假设玩一局牌的赢的概率只取决于你抽到的牌，如果用穷举的方法则有 52! 种情况，计算复杂度太大。而现实中的做法是先玩几局试试，统计赢的概率，如果你不太确信这个概率，你可以尽可能多玩几局，当你玩的次数很大的时候，得到的概率就非常接近真实概率了。
上述方法可以估算随机事件的概率，而用 Monte Carlo 抽样计算随即变量的期望值是接下来内容的重点：X 表示随即变量，服从概率分布 p(x), 那么要计算 f(x) 的期望，只需要我们不停从 p(x) 中抽样
当抽样次数足够的时候，就非常接近真实值了：
Monte Carlo 抽样的方法还有一个重要的好处是：估计值的精度与 x 的维度无关（虽然维度越高，但是每次抽样获得的信息也越多），而是与抽样次数有关。在实际问题里面抽样二十次左右就能达到比较好的精度。
但是，当我们实际动手的时候，就会发现一个问题——如何从分布 p(x) 中抽取随机样本。之前我们说过，计算可以产生均匀分布的伪随机数。显然，第二小节产生高斯随机数的抽样方法只对少数特定的问题管用，对于一般情况呢？

3.2 Rejection SamplingReject Sampling 实际采用的是一种迂回( proposal distribution q(x) )的策略。既然 p(x) 太复杂在程序中没法直接采样，那么我设定一个程序可抽样的分布 q(x) 比如高斯分布，然后按照一定的方法拒绝某些样本，达到接近 p(x) 分布的目的：
具体操作如下，设定一个方便抽样的函数 q(x)，以及一个常量 k，使得 p(x) 总在 kq(x) 的下方。（参考上图）
用均匀分布拒绝抽样来近似两个高斯混合分布的代码如下：
rejectionsampling.py
View Code
在高维的情况下，Rejection Sampling 会出现两个问题，第一是合适的 q 分布比较难以找到，第二是很难确定一个合理的 k 值。这两个问题会导致拒绝率很高，无用计算增加。

3.3 Importance SamplingImportance Sampling 也是借助了容易抽样的分布 q (proposal distribution)来解决这个问题，直接从公式出发：
其中，p(z) / q(z) 可以看做 importance weight。我们来考察一下上面的式子，p 和 f 是确定的，我们要确定的是 q。要确定一个什么样的分布才会让采样的效果比较好呢？直观的感觉是，样本的方差越小期望收敛速率越快。比如一次采样是 0, 一次采样是 1000, 平均值是 500,这样采样效果很差，如果一次采样是 499, 一次采样是 501, 你说期望是 500,可信度还比较高。在上式中，我们目标是 p×f/q 方差越小越好，所以 |p×f| 大的地方，proposal distribution q(z) 也应该大。举个稍微极端的例子：
第一个图表示 p 分布， 第二个图的阴影区域 f = 1，非阴影区域 f = 0, 那么一个良好的 q 分布应该在左边箭头所指的区域有很高的分布概率，因为在其他区域的采样计算实际上都是无效的。这表明 Importance Sampling 有可能比用原来的 p 分布抽样更加有效。
但是可惜的是，在高维空间里找到一个这样合适的 q 非常难。即使有 Adaptive importance sampling 和 Sampling-Importance-Resampling(SIR) 的出现，要找到一个同时满足 easy to sample 并且 good approximations 的 proposal distribution, it is often impossible！

4. MCMC Algorithm上面说了这么多采样方法，其实最终要突出的就是 MCMC 的过人之处。MCMC 的绝妙之处在于：通过稳态的 Markov Chain 进行转移计算，等效于从 P(x) 分布采样。但是在了解 MCMC 具体算法之前，我们还要熟悉 Markov Chain 是怎么一回事。
4.1 Markov ChainMarkov Chain 体现的是状态空间的转换关系，下一个状态只决定与当前的状态(可以联想网页爬虫原理，根据当前页面的超链接访问下一个网页)。如下图：
这个状态图的转换关系可以用一个转换矩阵 T 来表示：
举一个例子，如果当前状态为 u(x) = (0.5, 0.2, 0.3), 那么下一个矩阵的状态就是 u(x)T = (0.18, 0.64, 0.18), 依照这个转换矩阵一直转换下去，最后的系统就趋近于一个稳定状态 (0.22, 0.41, 0.37) (此处只保留了两位有效数字)。而事实证明无论你从那个点出发，经过很长的 Markov Chain 之后都会汇集到这一点。
考虑一般的情况，满足什么条件下经过很长的 Markov Chain 迭代后系统分布会趋近一个稳定分布，即最后的 u(x) 等效于从目标分布 p(x) 采样。大概的条件如下（自己随便总结的，可能有遗漏和错误）：
假设 p(x) 是最后的稳态，那么 detailed balance 可以用公式表示为：
什么意思呢？假设上面状态图 x1 有 0.22 元， x2 有 0.41 元，x3 有 0.37 元，那么 0.22×1 表示 x1 需要给 x2 钱，以此类推，手动计算，可以发现下一个状态每个人手中的钱都没有变。值得说明的是，这里体现了一个很重要的特性，那就是从一个高概率状态 xi 向一个低概率状态 x(i-1) 转移的概率等于从这个低概率状态向高概率状态转移的概率（reversible，至于要不要转移又是另外一回事)。当然，在上面一个例子中，情况比较特殊，等号两边其实都是同一个东西。马氏链的收敛性质主要由转移矩阵决定, 所以基于马氏链做采样的关键问题是如何构造转移矩阵,使得平稳分布恰好是我们要的分布p(x)。但是考虑一维的情况，假设 p(x) 是一维高斯分布，x 是根据 markov chain 得到的一个样本，依照上面的等式，那么我们可以根据转移矩阵 T左 和 T右 （这里实际是 proposal distribution）来得到 p(xi) 和 p(x(i-1)) 的比率，进而按照一定的概率对这两个样本进行选择。通过大量这样的处理，得到样本就符合原始的 p(x) 分布了。这就是 MH 算法的基本原理。
4.2 Metropolis-Hastings Algorithm举个例子，我们要用 MH 算法对标准高斯分布进行采样，转移函数(对称)是方差为 0.05 的高斯矩阵，上述算法过程如下：
注意到高斯分布是一个径向基函数，上面算法画波浪线的部分相等。
matlab 代码如下：
n = 250000;x = zeros(n, 1);x(1) = 0.5;for i = 1: n-1    x_c = normrnd(x(1), 0.05);    if rand < min(1, normpdf(x_c)/normpdf(x(i)))        x(i+1) = x_c;    else        x(i+1) = x(i);    endendMH 算法中的 proposal distribution q(x) 也是需要小心确定的，详细知识可以查阅这篇介绍论文 (An introduction to MCMC for machine learning, Andrieu, Christophe). 可以看到，这个算法和模拟退火算法的思想是非常相似的，但是在模拟退火算法过程中，随着时间的增加，接受值大的区域的概率越来越高，直到找到最高点。
4.3 Gibbs SamplingGibbs Sampling 实际上是 MH 算法的一个变种。具体思路如下：假设在一定温度下一定量的分子在容器里做无规则的热运动，如何统计系统的能量呢？同样，我们用 Monte Carlo 的思想进行统计计算。我们假设所有的分子静止在某一个时刻，这是初识状态。固定其他的分子，根据分子间的作用力对其中一个分子进行移动，也就是说在该分子以一定的概率移动到领域的某一个地方，移动完了之后再静止。然后基于移动后的状态对下一个分子进行同样的移动操作...直到所有的分子移动完毕，那么现在的状态就是 Monte Carlo 采样的第二个样本。依照这样的顺序采样下去，我们对于这个系统就能计算一个统计意义上的能量了。从条件分布的角度来看，算法过程如下：
总体来讲，Gibbs Sampling 就是从条件概率中选择一个变量（分子），然后对该变量（分子）进行采样。当所有变量采样完毕之后，就得到了后面的一个状态，从而完成了对系统配置的采样。在 deep learning 的 RBM 中，gibbs 采样是已知权重参数和一个 v 变量，通过采样得到 h。通过 h 采样又可以得到另一个 v ，如此交替采样，就可以逐渐收敛于联合分布了。
Gibbs.py (对高斯分布进行 Gibbs 采样)






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