Fixed three minor issues
[libdai.git] / include / dai / mf.h
index d44cf0e..0f16815 100644 (file)
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-*/
+/// \file
+/// \brief Defines class MF which implements the Mean Field algorithm
 
 
 #ifndef __defined_libdai_mf_h
 
 
 #include <string>
+#include <dai/enum.h>
 #include <dai/daialg.h>
 #include <dai/factorgraph.h>
+#include <dai/properties.h>
 
 
 namespace dai {
 
 
+/// Approximate inference algorithm "Mean Field"
+/** The Mean Field algorithm iteratively calculates approximations of
+ *  single variable marginals (beliefs). The update equation for 
+ *  a single belief \f$b_i\f$ is given by:
+ *    \f[ b_i^{\mathrm{new}}(x_i) \propto \prod_{I\in N_i} \exp \left( \sum_{x_{N_I \setminus \{i\}}} \log f_I(x_I) \prod_{j \in N_I \setminus \{i\}} b_j(x_j) \right) \f]
+ *  for naive mean field and by
+ *    \f[ b_i^{\mathrm{new}}(x_i) \propto \prod_{I\in N_i} \left( \sum_{x_{N_I \setminus \{i\}}} f_I(x_I) \prod_{j \in N_I \setminus \{i\}} b_j(x_j) \right) \f]
+ *  for hard-spin mean field.
+ *  These update equations are performed for all variables until convergence.
+ */
 class MF : public DAIAlgFG {
-    protected:
+    private:
+        /// Current approximations of single variable marginals
         std::vector<Factor>  _beliefs;
-        
+        /// Maximum difference encountered so far
+        Real _maxdiff;
+        /// Number of iterations needed
+        size_t _iters;
+
     public:
-        // default constructor
-        MF() : DAIAlgFG(), _beliefs() {};
-        // copy constructor
-        MF(const MF & x) : DAIAlgFG(x), _beliefs(x._beliefs) {};
-        MF* clone() const { return new MF(*this); }
-        // construct MF object from FactorGraph
-        MF(const FactorGraph & fg, const Properties &opts) : DAIAlgFG(fg, opts) {
-            assert( checkProperties() );
-            Regenerate();
-        }
-        // assignment operator
-        MF & operator=(const MF & x) {
-            if(this!=&x) {
-                DAIAlgFG::operator=(x);
-                _beliefs = x._beliefs;
-            }
-            return *this;
-        }
+        /// Parameters for MF
+        struct Properties {
+            /// Enumeration of possible message initializations
+            DAI_ENUM(InitType,UNIFORM,RANDOM);
+
+            /// Enumeration of possible update types
+            DAI_ENUM(UpdateType,NAIVE,HARDSPIN);
+
+            /// Verbosity (amount of output sent to stderr)
+            size_t verbose;
+
+            /// Maximum number of iterations
+            size_t maxiter;
 
+            /// Tolerance for convergence test
+            Real tol;
+
+            /// Damping constant (0.0 means no damping, 1.0 is maximum damping)
+            Real damping;
+            
+            /// How to initialize the messages/beliefs
+            InitType init;
+
+            /// How to update the messages/beliefs
+            UpdateType updates;
+        } props;
+
+        /// Name of this inference algorithm
         static const char *Name;
-        std::string identify() const;
-        void Regenerate();
-        void init();
-        double run();
-        Factor belief1 (size_t i) const;
-        Factor belief (const Var &n) const;
-        Factor belief (const VarSet &ns) const;
-        std::vector<Factor> beliefs() const;
-        Complex logZ() const;
-
-        void init( const VarSet &ns );
-        void undoProbs( const VarSet &ns ) { FactorGraph::undoProbs(ns); init(ns); }
-        bool checkProperties();
+
+    public:
+    /// \name Constructors/destructors
+    //@{
+        /// Default constructor
+        MF() : DAIAlgFG(), _beliefs(), _maxdiff(0.0), _iters(0U), props() {}
+
+        /// Construct from FactorGraph \a fg and PropertySet \a opts
+        /** \param fg Factor graph.
+         *  \param opts Parameters @see Properties
+         */
+        MF( const FactorGraph &fg, const PropertySet &opts ) : DAIAlgFG(fg), _beliefs(), _maxdiff(0.0), _iters(0U), props() {
+            setProperties( opts );
+            construct();
+        }
+    //@}
+
+    /// \name General InfAlg interface
+    //@{
+        virtual MF* clone() const { return new MF(*this); }
+        virtual std::string identify() const;
+        virtual Factor belief( const Var &v ) const { return beliefV( findVar( v ) ); }
+        virtual Factor belief( const VarSet &vs ) const;
+        virtual Factor beliefV( size_t i ) const;
+        virtual std::vector<Factor> beliefs() const;
+        virtual Real logZ() const;
+        virtual void init();
+        virtual void init( const VarSet &ns );
+        virtual Real run();
+        virtual Real maxDiff() const { return _maxdiff; }
+        virtual size_t Iterations() const { return _iters; }
+        virtual void setProperties( const PropertySet &opts );
+        virtual PropertySet getProperties() const;
+        virtual std::string printProperties() const;
+    //@}
+
+    private:
+        /// Helper function for constructors
+        void construct();
+
+        /// Calculates an updated belief of variable \a i
+        Factor calcNewBelief( size_t i );
 };