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J-GLOBAL ID：201702282645776088   整理番号：17A1729019

非線形重要性サンプラと集団モンテカルロ法の性能について【Powered by NICT】

On the performance of nonlinear importance samplers and population Monte Carlo schemes

著者 (1件)： Miguez Joaquin (Department of Signal Theory & Communications, Universidad Carlos III de Madrid, Avenida de la Universidad 30, 289II Leganes, Madrid (Spain))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DSP  ページ： 1-5  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： 非線形重要度サンプリング(IS)を用いた確率分布の正規化定数の推定を検討した。これは複雑な多次元積分の解を含み,一般的に閉形式解または近似を許容しないという問題がある。Bayesモデル評価問題に特に関連する,モデルパラメータの事後分布の正規化定数は,モデル尤度またはモデルの証拠を与える。本論文では,非線形ISに使用されるクリップ量は正規化定数の得られた推定量(標準ISと比較して)の分散の減少をもたらすことを証明した。集団モンテカルロアルゴリズム(適応はスキームのクラス)における提案密度の更新のためのルール,確率分布間のPearson発散に基づく,を導出した。則は,各時間は,提案密度を更新正規化定数の推定誤差の上限を減少させるように設計されている。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 ,  確率分布 ,  *モンテカルロ法 ,  積分 ,  正規化 ,  高次元
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  尤度 ,  事後分布 ,  モデルパラメータ ,  Bayes法 ,  閉形式解 ,  重要度サンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形 ,  重要性 ,  サンプラ ,  集団 ,  モンテカルロ法