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我現在正在學習斯坦，想要實現一個簡單的混合模型。斯坦的混合模型 - 矢量化
在參考手冊（斯坦參考-2.14.0）已經有一個解決方案：
data {
int<lower=1> K; // number of mixture components
int<lower=1> N; // number of data points
real y[N]; // observations
}
parameters {
simplex[K] theta; // mixing proportions
real mu[K]; // locations of mixture components
real<lower=0> sigma[K]; // scales of mixture components
}
model {
real ps[K]; // temp for log component densities
sigma ~ cauchy(0, 2.5);
mu ~ normal(0, 10);
for (n in 1:N) {
for (k in 1:K) {
ps[k] = log(theta[k])
+ normal_lpdf(y[n] | mu[k], sigma[k]);
}
target += log_sum_exp(ps);
}
}
下一個頁描述了外環的向量化是不可能的。但是，我想知道內部循環的parallization仍然是。
所以我嘗試了以下型號：
data {
int<lower=1> K; // number of mixture components
int<lower=1> N; // number of data points
real y[N]; // observations
}
parameters {
simplex[K] theta; // mixing proportions
vector[K] mu; // locations of mixture components
vector<lower=0>[K] sigma; // scales of mixture components
}
model {
vector[K] ps;//[K]; // temp for log component densities
vector[K] ppt;
sigma ~ cauchy(0, 2.5);
mu ~ normal(0, 10);
for (n in 1:N) {
ppt = log(theta);
/*
for (k in 1:K) {
ps[k] = ppt[k] + //log(theta[k])
normal_lpdf(y[n] | mu[k], sigma[k]);
}
*/
ps = ppt + normal_lpdf(y[n] | mu, sigma);
target += log_sum_exp(ps);
}
}
......而這種模式作出錯誤的估計（相對於原始模型）。
data("faithful")
erupdata <- list(
K = 2,
N = length(faithful$eruptions),
y = faithful$eruptions
)
fiteruptions <- stan(file = 'mixturemodel.stan', data = erupdata, iter = 1000, chains = 1)
我想知道，我對模型規範的理解錯誤。我想了解語法提供的差異（其中包括vector[K]和real[K]之間的區別），也許可以深入瞭解斯坦。