TAILIEUCHUNG - Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 9

Thực hiện suy luận với xấp xỉ Gaussian dọc theo một quỹ đạo động trong w, p không gian, trong đó p là thêm động lực biến của Langevin và Hamilton phương pháp Monte Carlo. Số lượng 'Tau' bước được thiết lập ngẫu nhiên cho một số từ 100 và 200 cho mỗi quỹ đạo. | Copyright Cambridge University Press 2003. On-screen viewing permitted. Printing not permitted. http 0521642981 You can buy this book for 30 pounds or 50. See http mackay itila for links. Implementing inference with Gaussian approximations 501 along a dynamical trajectory in w p space where p are the extra momentum variables of the Langevin and Hamiltonian Monte Carlo methods. The number of steps Tau was set at random to a number between 100 and 200 for each trajectory. The step size e was kept fixed so as to retain comparability with the simulations that have gone before it is recommended that one randomize the step size in practical applications however. Figure compares the sampling properties of the Langevin and Hamiltonian Monte Carlo methods. The autocorrelation of the state of the Hamiltonian Monte Carlo simulation falls much more rapidly with simulation time than that of the Langevin method. For this toy problem Hamiltonian Monte Carlo is at least ten times more efficient in its use of computer time. Implementing inference with Gaussian approximations Physicists love to take nonlinearities and locally linearize them and they love to approximate probability distributions by Gaussians. Such approximations offer an alternative strategy for dealing with the integral P t N 1 11 X N 1 D a idKw y x N 1 w exp M w ZM which we just evaluated using Monte Carlo methods. We start by making a Gaussian approximation to the posterior probability. We go to the minimum of M w using a gradient-based optimizer and Taylor-expand M there M w M wmp 2 w - wmp tA w - wmp -------- where a is the matrix of second derivatives also known as the Hessian defined by @2 Aij - M w @wi@w W WMP We thus define our Gaussian approximation Q w wMP a det A 2w 1 2 exp - w - wmp tA w - wmp We can think of the matrix a as defining error bars on w. To be precise Q is a normal distribution whose variance-covariance .

• Kỹ thuật lập trình
• thủ thuật hệ điều hành
• tìm hiểu hệ điều hành
• thủ thuật windows
• lập trình windows
• lập trình ứng dụng
• lập trình máy tính
• thủ thuật lập trình
• mẹo hay cho lập trình
• bí quyết lập trình
• thủ thuật máy tính
• phần mềm máy tính
• quản trị hệ thống
• hệ điều hành linux
• hệ điều hành mac
• mẹo cài hệ điều hành
• hệ điều hành unix
• hệ điều hành windows
• kỹ năng máy tính
• Hệ Điều Hành
• các hệ điều hành Windows
• giáo trình hệ điều hành
• các vấn đề hệ điều hành
• tài liệu hệ điều hành
• Tổng quan về hệ điều hành
• windows 7
• Refresh hệ điều hành Android
• Hệ điều hành Android cũ
• Hệ điều hành Android
• Cài đặt hệ điều hành Android
• Thủ thuật hệ điều hành Android
• Khôi phục hệ điều hành Android
• đồ họa máy tính
• mỹ thuật đa truyền thông
• học hệ điều hành
• cách sử dụng hệ điều hành
• hệ điều hành windows 7
• mẹo hay hệ điều hành