mcmc methods | BriefGPT - AI 论文速递

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SpreadNUTS-- 无 U 转噬取样的路径适度动态延伸和区域划分
本文介绍了一种针对 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 算法中 no-U-turn sampler (NUTS) 进行改进的方法，以实现更快的收敛速度。
PDFa year ago
改进的并行温度淬火混合时间界限
本文提出了对于并行淬火算法中的谱缝隙有多项式相关联的一个新的下限，从而改善了现有基于模数总数的指数上限.
PDFa year ago
使用 MCMC 进行贝叶斯神经网络建模：基于 Python 的教程
本文介绍了如何通过编程实现 MCMC 方法以进行参数估计和不确定性量化，并探讨了在机器学习和深度学习等大规模模型中应用 MCMC 方法的挑战，主要通过使用 Python 语言示例代码实现贝叶斯概率模型的应用。
PDFa year ago
基于流网络的生成模型用于非迭代多样候选生成
本文提出了一种基于 GFlowNet 的生成策略来生成对象的方法，该方法将生成过程视为一种流动网络，并将一组轨迹转换为流动，并将流动一致性方程转换为学习目标，以实现训练时的搜索成本，从而提高了性能和多样性。
PDF3 years ago
提升随机波动模型 MCMC 估计的辅助 - 充分交织策略 (ASIS)
本文介绍利用辅助充分交织方法改进随机波动模型的贝叶斯推断方法，有效提高所有参数的采样效率，并可应用于以前难以估计的参数组合。
PDF7 years ago
Zig-Zag 进程和超高效抽样在大数据贝叶斯分析中的应用
本研究介绍了一种新的蒙特卡洛方法 —— 基于 Zig-Zag 过程的多维连续时间分段确定性马尔可夫过程，提出了一个子抽样版本的 Zig-Zag 过程，可以在不依赖于数据大小的计算成本下，实现估算后验分布。
PDF8 years ago
NIPS基于树形导引的标准化随机度量混合模型 MCMC 推断
本文提出了一种混合推理算法，结合了 MCMC 和基于树的推理方法（IBHC）的优点，用于归一化随机测量（NRM）混合模型，该算法通过树引导 MCMC 进行有效提议，从而保证了收敛性和快速收敛。
PDF9 years ago
基于分区 MCMC 的无向无环图推断
本文提出了一种基于有向无环图 (DAGs) 的新算法，用于采样结构概率图模型，该算法在保持无偏采样的同时比结构 MCMC 方法收敛更快，并可与边反转移动结合使用以进一步改进采样器
PDF9 years ago
基于 k 个最佳贝叶斯网络结构的贝叶斯模型平均
本论文研究从数据中学习贝叶斯网络结构的问题，提出了一种算法用于发现最佳的贝叶斯网络结构，通过贝叶斯模型平均计算感兴趣的假设的后验概率，在多个数据集上展示本算法优于模型选择方法和最先进的 MCMC 方法。
PDF12 years ago