一、直接采樣 直接采樣的思想是,通過對均勻分布采樣,實現對任意分布的采樣。因為均勻分布采樣好猜,我們想要的分布采樣不好采,那就采取一定的策略通過簡單采取求復雜采樣。 假設y服從某項分布p(y),其累 ...
MCMC算法的核心思想是我們已知一個概率密度函數,需要從這個概率分布中采樣,來分析這個分布的一些統計特性,然而這個這個函數非常之復雜,怎么去采樣 這時,就可以借助MCMC的思想。 它與變分自編碼不同在於:VAE是已知一些樣本點,這些樣本肯定是來自於同一分布,但是我們不知道這個分布函數的具體表達式,然而我們需要從這個分布中去采取新的樣本,怎么采樣,這時,就需要借助VAE的思想。 個人的一點總結,不知 ...
2018-08-05 13:03 0 20355 推薦指數:
一、直接采樣 直接采樣的思想是,通過對均勻分布采樣,實現對任意分布的采樣。因為均勻分布采樣好猜,我們想要的分布采樣不好采,那就采取一定的策略通過簡單采取求復雜采樣。 假設y服從某項分布p(y),其累 ...
一、MCMC 簡介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一種通過特定分布下的隨機數(或偽隨機數)進行模擬的方法。典型的例子有蒲豐投針、定積分計算等等,其基礎是大數定律。 蒙特卡洛方法有哪些優缺點如下: 優點:計算准確性由采樣的均勻程度 ...
MCMC(Markov Chain Monte Carlo),即馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法,是以馬爾科夫平穩狀態作為理論基礎,蒙特卡洛方法作為手段的概率序列生成技術。 MCMC理論基礎 如果轉移矩陣為P的馬爾科夫鏈平穩狀態和我們研究的概率質量函數(概率密度函數)分布一致,那么我么從任意初始值 ...
1、MCMC概述 從名字我們可以看出,MCMC由兩個MC組成,即蒙特卡羅方法(Monte Carlo Simulation,簡稱MC)和馬爾科夫鏈(Markov Chain ,也簡稱MC)。之前已經介紹過蒙特卡洛方法,接下來介紹馬爾科夫鏈,以及結合兩者的采樣算法。 2、馬爾科夫鏈 ...
馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法(MCMC) Eureka 1,841 人贊同了該文章 文章 ...
1、IRT模型概述 IRT(item response theory 項目反映理論)模型。IRT模型用來描述被試者能力和項目特性之間的關系。在現實生活中,由於被試者的能力不能通過可觀測的數據 ...
采樣是MCMC中使用較為廣泛的兩種形式。 MCMC的基礎理論為馬爾可夫過程,在MCMC算法中,為了在一 ...
MCMC(一)蒙特卡羅方法 MCMC(二)馬爾科夫鏈 MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣 MCMC(四)Gibbs采樣 在MCMC(二)馬爾科夫鏈中我們講到給定一個概率平穩分布$\pi$, 很難直接找到對應的馬爾科夫鏈狀態轉移矩陣$P ...