自适应哈密顿与黎曼流形蒙特卡洛采样器
统计计算
2013-02-26 v1
摘要
本文解决了基于哈密顿量的蒙特卡洛采样器在调参方面普遍遇到的困难。我们开发了一种算法，利用贝叶斯优化对哈密顿蒙特卡洛和黎曼流形哈密顿蒙特卡洛采样器进行自适应调整，从而实现对这些采样器参数的无限自适应。我们证明了所得采样算法具有遍历性，并且使用我们的自适应算法可以更容易地获得更高效的采样器，在某些情况下甚至无需采用更复杂的解决方案。基于哈密顿量的蒙特卡洛采样器被广泛认为是 MCMC 方法的优良选择，本文旨在消除阻碍这些采样器在实践中更广泛应用的一个关键障碍。
引用
@article{arxiv.1302.6182,
title = {Adaptive Hamiltonian and Riemann Manifold Monte Carlo Samplers},
author = {ziyu wang and Shakir Mohamed and Nando de Freitas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.6182},
year = {2013}
}
备注
10 pages, 4 figures