Jul, 2017

分段确定性马尔可夫链蒙特卡罗

PDF
TL;DR本文介绍了一种新的基于非可逆马尔可夫链蒙特卡洛算法的类别，利用连续时间分段确定性马尔可夫过程。这些算法基于确定性动力学演化标记过程的状态，同时利用马尔可夫转移核来改变其状态。通过使用这些算法，只有子集状态被更新，导致其他组件的状态隐含不显，另外，利用无偏估计对数目标时，这些算法保持目标不变。本文提出新的 MCMC 方法来解决这些限制，并在多种应用中展示了这些方案的性能。
markov chain monte carlopiecewise-deterministicdeterministic dynamicsunbiased estimatehamiltonian flows
发现论文，激发创造
  • 连续时间蒙特卡罗的分段确定性马尔可夫过程

    本文介绍了基于连续时间 Markov 过程的 Monte Carlo 方法的新发展，包括通过连续时间的 MCMC 和 SMC 算法，实现大数据后验分布采样的方法，以及如何使用子采样和解决效率问题。

    Nov, 2016

  • 弹性粒子采样器：一种非可逆无拒绝的马尔可夫链蒙特卡罗方法

    本文介绍了利用连续时间马尔可夫过程探索目标分布的一种替代方法，该方法可以提供无拒绝的 MCMC 抽样方案，并且在采样混合离散 - 连续分布和被限制在平滑连通域上的分布时很有效。

    Oct, 2015

  • 连续时间切换动态系统的马尔可夫链蒙特卡罗方法

    该文提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的新型推断算法，用于在连续时间模型中获得精确的后验过程的样本，实现了贝叶斯参数估计，并估计了扩散协方差。

    May, 2022

  • 高效连续时间马尔科夫链估计

    本研究提出了一种基于粒子的蒙特卡罗方法，其中持续时间通过解析方法边际化，最终在具有组合状态空间的连续时间马尔可夫链上实现更准确的参数后验近似。

    Sep, 2013

  • 马尔可夫跳过程及其扩展的快速 MCMC 采样

    本文介绍了一种利用 Gibbs sampler 并基于均一化思想从马尔可夫跳过程的后验分布模拟路径的方法，并表明该方法在 MJP 模型上表现良好。

    Aug, 2012

  • 针对马尔可夫链和过程蒙特卡罗的 Peskun-Tierney 排序：超越可逆情况

    本文研究了一种当前或重新引起物理学和统计学关注的非可逆蒙特卡洛马尔可夫链和过程，开发了一种与可逆情景类似的比较结果，揭示了早期文献的一些猜想，并加强了一些早期结果。

    Jun, 2019

  • 随机梯度 MCMC 的完整配方

    本文提供了一种基于连续马尔可夫过程的通用配方，用于构建包括随机梯度版本的 MCMC 采样器，并提出了一种新的状态自适应采样器：随机梯度 Riemann Hamiltonian Monte Carlo (SGRHMC)。通过实验证明，该算法继承了 Riemann HMC 的优点，并具有可扩展性。

    Jun, 2015

  • 非参数的 Involutory Markov Chain Monte Carlo

    我们提出了非参数的纠缠马尔科夫链蒙特卡罗（NP-iMCMC）算法，作为一种构建用于普通概率编程语言（PPL）可表示的非参数模型的 MCMC 推理算法的方法。该方法建立在统一的纠缠 MCMC 框架之上，并通过提供一个在维度之间驱动状态移动的一般性过程，表明了 NP-iMCMC 可以推广许多现有的 MCMC 算法以用于非参数模型。

    Nov, 2022

  • 使用哈密尔顿动力学的 MCMC

    本文介绍了 Hamiltonian Monte Carlo 算法的理论和实践方面，并提出了一些改进，包括使用状态窗口来决定接受或拒绝、使用快速逼近计算轨迹、在轨迹过程中进行调温处理以处理孤立模式和防止无用轨迹占用大量计算时间的快捷方法。

    Jun, 2012

  • Lifting - 一种非可逆马尔可夫链蒙特卡罗算法

    探讨采用不可逆马尔可夫链构建的 Monte Carlo 采样方法，相对于可逆马尔可夫链能提高方程终态速度，同时仍能够保证采样到达目标状态分布。

    Dec, 2014