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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)