深度学习笔记—蒙特卡罗部分

[问题]

蒙特卡罗部分

1.随机算法

  • 为什么要使用随机算法?

机器学习中的许多问题,很难得到精确的答案

这类问题很难用精确的确定性算法来解决

取而代之的是确定性的近似算法或蒙特卡罗近似方法

2.采样

  • 采样

许多工具基于从某种分布中进行采样

之后,用这些样本对目标量做一个蒙特卡罗估计

  • 为什么要采样?

想要以较小的代价近似许多项的和或某个积分时,需要采样

加速一些很费事却易于处理的求和估计时,需要采样

  • 蒙特卡罗采样

当无法精确计算和或积分的时候,通常可使用蒙特卡罗采样来近似

  • 若干采样方法

重要采样

马尔可夫链蒙特卡罗方法

Gibbs采样

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