文献

J-GLOBAL ID：201702218369855746   整理番号：17A1724493

リサイクルGibbsサンプリング【Powered by NICT】

Recycling Gibbs sampling

著者 (3件)： Martino Luca (Image Processing Laboratory, Universitat de Vale`ncia (Spain)) ,  Elvira Victor (IMT Lille Douai CRISTAL (UMR 9189), Villeneuve d’Ascq (France)) ,  Camps-Valls Gustau (Image Processing Laboratory, Universitat de Vale`ncia (Spain))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 171-175  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gibbsサンプリングを良く知られたMarkov連鎖Monte Carlo(MCMC)アルゴリズム,信号処理,機械学習と統計で広く使用されている。Gibbsサンプラの適用を成功させるキーポイントは,完全条件付き確率密度関数からの試料を効率的にする能力である。一般的な場合では,これは不可能であるので,鎖の収束を加速するために,補助サンプルを生成する必要がある。しかし,そのような中間情報は最終的に無視されている。本研究では,これらの補助試料はGibbs推定量内でリサイクル,余分なコストと効率を改善できないことを示した。理論と徹底的な数値比較を行ない,その方法の妥当性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  信号処理 ,  *リサイクル ,  確率密度関数 ,  Markov連鎖 ,  アルゴリズム ,  機械学習
準シソーラス用語： *Gibbsサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： リサイクル ,  Gibbsサンプリング