MCMC (मार्कोव चेन मोंटे कार्लो) के बारे में मेरे पास जो थोड़ा ज्ञान है, उसके आधार पर, मैं समझता हूं कि नमूना उपरोक्त तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले नमूने के तरीके हैंमिल्टन और मेट्रोपोलिस हैं।
क्या अधिक कुशल MCMC नमूना बनाने के लिए मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग का उपयोग करने का कोई तरीका है?
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क्या आप बता सकते हैं कि आपके मन में किस तरह का "सुधार" है और आप इसे सीखने में मशीन की भूमिका को कैसे देखते हैं ..?
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टिम
आम तौर पर, MCMC में आमतौर पर बिना किसी बंद फॉर्म वाले भावों से मूल्यों का आकलन करना शामिल होता है जो विश्लेषणात्मक समाधान खोजने के लिए बहुत जटिल होते हैं। यह संभव है कि बहुभिन्नरूपी क्लस्टरिंग (या समान दृष्टिकोण) का उपयोग सरल बहुभिन्नरूपी घनत्व का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन मैं इसे एमसीएमसी का उपयोग करने के विकल्प के रूप में अधिक देखूंगा।
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एडम जूल
@ अदमो, उसे उत्तर में परिवर्तित क्यों नहीं किया? ऐसा लगता है कि यह उतना अच्छा हो सकता है जितना हम यहां पहुंच सकते हैं।
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गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका
@ समय पर, जो मैंने पढ़ा है, एमसीएमसी ने ह्रासमान मात्रा की गणना करने के लिए वितरण से नमूने खींचे। एमएच एल्गोरिथ्म बेतरतीब ढंग से "स्थान" उठाता है और फिर स्वीकार्य होने पर जोर देता है। क्या मैं सोच रहा था कि क्या एमएल वैकल्पिक तकनीकें हैं। मुझे पता है कि यह अस्पष्ट लगता है, और मैं इसके लिए माफी मांगता हूं, लेकिन मुझे एमसीएमसी पेचीदा लगता है और मैं स्वयं अध्ययन करके सिद्धांत और व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर पकड़ बनाने की कोशिश कर रहा हूं।
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जेसपेर
संबंधित arxiv.org/pdf/1506.03338v3.pdf
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ऑप्ट