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...

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其他作者: Bardenet Rm̌i, Doucet Arnaud, Holmes Chris, Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
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语言:英语
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