head-to-head

今日からDMLAの輪講開始(今年はMacKayのInformation Theory, Inference, and Learning Algorithmsを読むのです)。今日は松本先生とid:mrcarrot君の担当。id:mrcarrot君は普通に読めてて素晴しい。途中で弁明現象の例が出てきたので、PRMLでいうところのhead-to-headになっていると教えてみる。グラフィカルモデルetcやそれを使ってGibbs Samplingをする際に変数間の依存関係を考える必要があるんだけど、それの考える指針となるようなものである。

...といいつつも、自分もこの前分からなくなってたまたま調べたからまだ頭に入っていたというのが本当のところだったりするようです。
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Information Theory, Inference and Learning Algorithms