Towards scaling up markov chain monte carlo , an adaptive subsampling approach

Towards scaling up markov chain monte carlo , an adaptive subsampling approach

Los mťodos Monte Carlo mediante cadenas de Markov se estiman a menudo como demasiado intensivos en třminos computacionales para tener algn͠ uso prc̀tico para grandes conjuntos de datos. En este documento se describe una metodologa̕ que pretende escalar el algoritmo Metropolis-Hastings (MH) en este...

Whakaahuatanga katoa

I tiakina i:
Ngā taipitopito rārangi puna kōrero
Ētahi atu kaituhi: Bardenet Rm̌i, Doucet Arnaud, Holmes Chris, Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Hōputu: Pukapuka
Reo:Ingarihi
Ngā marau:
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Metropolis-hastings algorithm
Adaptive subsampling
Urunga tuihono:Towards scaling up markov chain monte carlo , an adaptive subsampling approach
Tags: Tāpirihia he Tūtohu
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Whakaahuatanga
Whakarāpopototanga:Los mťodos Monte Carlo mediante cadenas de Markov se estiman a menudo como demasiado intensivos en třminos computacionales para tener algn͠ uso prc̀tico para grandes conjuntos de datos. En este documento se describe una metodologa̕ que pretende escalar el algoritmo Metropolis-Hastings (MH) en este contexto. Se propone una implementacin̤ aproximada del paso aceptar/rechazar del MH que requiera n͠icamente evaluar la probabilidad de un subconjunto aleatorio de los datos, aunque se garantiza que coincida con el paso aceptar/rechazar fundamentado en el conjunto de datos completo con una probabilidad superior al nivel de tolerancia especificado por el usuario.
ISSN:1938-7228

Ngā tūemi rite