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：拓端tecdat|R語言BUGS/JAGS貝葉斯分析: 馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法（MCMC）采樣
原文鏈接：http: tecdat.cn p 馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法 在許多情況下，我們沒有足夠的計算能力評估空間中所有n維像素的后驗概率。在這些情況下，我們傾向於利用稱為Markov Chain Monte Carlo算法的程序。此方法使用參數空間中的隨機跳躍來 最終 確定后驗分布。MCMC的關鍵如下： 跳躍概率的比例與后驗概率的比例成正比。 跳躍概率可以表征為： 概率 跳躍 概率 接受 從長遠 ...
2020-11-19 20:41 0 444 推薦指數：
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