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MCMCの資料をまとめている

今回はHamiltonian Monte Carloにしようと思います。 Stanの導入をしていたら、StanはHMCとか使っているから厳密にはMCMCサンプラーじゃないぞと書かれていたんですけど (→ http://tjo.hatenablog.com/entry/2014/02/08/173324 ) wikipedia見る限りHMCは「洗練されたMCMC」と表記されているし、 https://ja.wikipedia.org/wiki/マルコフ連鎖モンテカルロ法 NUTS(No-U-turn sampler(同じ道を折り返すのを防ぐ)の頭文字) の元論文概要でもHMCとNUTSはMCMCの手法と書いてあるし どう見てもマルコフ性仮定してるので http://jmlr.org/papers/v15/hoffman14a.html "The main contribution of this paper is the No-U-Turn Sampler (NUTS), an MCMC algorithm that closely resembles HMC, but eliminates the need to choose the problematic number-of-steps parameter L." MCMCサンプラーなんじゃないかと混乱している。 いろいろなextensionでMarkov chainじゃなくなるのか? とりあえず元論文を読んでみればわかると思うので読むでござる(✿◕ ‿◕ฺ)φ 資料できたらここでも公開しようかな、手書きだけど(笑) ちなみに前回はNewton法からBFGS法の導出までまとめた充実の内容でした、手書きだけど(笑)