蒙特卡罗采样 (Monte Carlo Sampling) 对于⼤多数实际应⽤中的概率模型来说,精确推断是不可⾏的,因此不得不借助于某种形式的近似。上一章讨论了变分推断的近似⽅法,本章就考虑基于数值采样的近似推断⽅法,也被称为蒙特卡罗采样方法 (Monte Carlo Sampling Method)。 在贝叶斯神经网络一节中,我们提到过针对连...
机器学习专题之一lecture7-Monte Carlo sampling 蒙特卡罗采样
当一个问题无法用分析的方法来求精确解,此时通常只能去推断该问题的近似解,而随机模拟(MCMC)就是求解近似解的一种强有力的方法。 随机模拟的核心就是对一个分布进行抽样(Sampling)。 Monte Carlo 方法有这些 产生独立样本 基本方法:概率积分变换(第一部分已讲) 接受—拒绝(舍选)采样 重要性采样 产生相关样本: ...
随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关,当时的几个大牛,包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、Nicholas Metropolis, 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候,开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上进行编程实...
重要性采样(Importance Sampling)和蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)是两种常用的统计学习方法,用于估计难以解析求解的问题。两种方法在估计问题上有相似之处,但在实现方法和性能方面存在一些不同之处。本文将对重要性采样和蒙特卡罗方法进行比较与分析。 首先,介绍重要性采样。重要性采样是一种基于概率密度函数的估计方法...
[2] A. Lewis, S. Bridle, Cosmological parameters from CMB and other data: A Monte Carlo approach, Phys. Rev. D66 (2002) 103511. arXiv:astro-ph/0205436, doi:10.1103/PhysRevD.66.103511. [3] A. Lewis, Efficient sampling of fast and slow cosmological parameters, Phys. Rev. D87 (10)...
(volume, magnetic moment, and bandgap). We used a Bayesian calibration assisted by Markov chain Monte Carlo sampling for three different exchange-correlation functionals (LDA, PBE, and PBEsol). We found that LDA requires the largest U correction. PBE has the smallest standard deviation and its ...
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例如,可以使用多维抽样技术,如Latin Hypercube Sampling(LHS)或Quasi-Monte Carlo(QMC),来替代传统的随机抽样方法。 三、重要性采样在科学计算中的应用 重要性采样在科学计算中有广泛的应用,主要用于求解复杂的积分或概率问题。以下是几个例子: 3.1蒙特卡罗积分 重要性采样在蒙特卡罗积分中起到了至关重要的作用。传统...
基于采样优化的蒙特卡罗移动节点定位算法 孙燕,尚军亮,刘三阳 Monte Carlo mobile node localization algorithms based on sampling optimization SUN Yan,SHANG Jun-liang,LIU San-yang Journal of Systems Engineering and Electronics . 2010, (9): 2001 -2004 . DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.09.45 ...