如何使用R-JAGS实现压缩吉布斯采样的LDA？

我正在尝试用JAGS实现LDA模型：

model {

    for (i in 1:M) {
      theta[i,1:K] ~ ddirch(alpha)
    }


    for (i in 1:K) {
      phi[i,1:V] ~ ddirch(beta)
    }


    for (i in 1:W) {
      z[i] ~ dcat(theta[D[i],])
      w[i] ~ dcat(phi[z[i],])
    }
   }

---

由于LDA的Gibbs采样太重，该程序已崩溃。现在我想用

折叠Gibbs采样实现它。你知道如何用JAGS那样取样吗？提前谢谢
 这个问题没有得到足够的重视，因为它措词不当，不清楚你的错误是什么，没有提供你的行话文档，也不清楚你期望的解决方案是什么。增加一笔赏金也无济于事。请看@Alex抱歉，我确实在LDA中添加了一些参数，我认为将所有代码放在这里更糟糕，因为问题将更加不清楚。我想要的就是用JAGS实现塌缩Gibbs采样的方法。ThanksI对此并不乐观，但我非常确定在JAGS中实现折叠采样的唯一方法是集成您想要折叠出可能性的参数。i、 重新分析崩溃的可能性。JAGS在崩溃时犯了什么错误？在我看来，这里的问题似乎不是“采样太重”之类的问题。@JacobSocolar是正确的。您需要为JAGS中的崩溃Gibbs集成一个参数，我不确定您是否可以用LDA模型实现这一点（但我对它们几乎没有经验）。