深度學習（四）：馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）
一、引入 拒絕采樣，重要性采樣的效率在高維空間很低，隨維度增長其難度也指數型增長，主要適用於一維的采樣。對於二維以上可以用馬氏鏈。馬爾可夫鏈蒙特卡洛采樣方法就是在高維空間采樣的方法。 馬爾可夫鏈就是滿足馬爾可夫假設的一組狀態序列$\left \{ x_{t ...
原文：打開MCMC（馬爾科夫蒙特卡洛）的黑盒子 - Pymc貝葉斯推理底層實現原理初探
我們在這篇文章里有嘗試討論三個重點。第一，討論的 MCMC。第二，學習 MCMC 的實現過程，學習 MCMC 算法如何收斂，收斂到何處。第三，將會介紹為什么從后驗分布中能返回成千上萬的樣本，也許讀者和我一樣，剛開始學習時，面對這種采樣過程看起來有點奇怪。 . 貝葉斯景象圖 當構造一個有 個未知變量的貝葉斯推斷問題時，首先要隱式的創建 N 維空間 可以理解為 N 個隨機變量 的先驗分布。 這 N 個 ...
2018-08-31 20:58 0 2911 推薦指數：
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