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J-GLOBAL ID：202002261885243591   整理番号：20A0373994

確率勾配ポピュレーションモンテカルロ【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Gradient Population Monte Carlo

著者 (2件)： El-Laham Yousef (Department of Electrical & Computer Engineering, Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA) ,  Bugallo Monica F. (Department of Electrical & Computer Engineering, Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 27  ページ： 46-50  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 母集団モンテカルロ(PMC)アルゴリズムは,いくつかの目標確率分布のランダム量の期待値を推定するために使用される強力な適応的重要性サンプリング(AIS)方法論である。各反復において,Markov遷移カーネルを用いて,一組の粒子を伝搬させた。粒子の重要度を計算し,ターゲット分布の最も代表的な粒子を再サンプリングするために用いた。アルゴリズムの終わりに,すべての粒子と重みの集合を,推定を実行するために用いることができた。再サンプリングステップは,粒子がサンプリング空間の最も重要な領域を位置決めすることを可能にするPMCアルゴリズムの適応機構である。本稿では,再サンプリングよりも確率的最適化に基づく視点を提供することにより,PMCサンプリングの適応手順を一般化した。提案した方法は,任意の確率的最適化法を用いてパラメータ適応を解くことができるので,標準PMCよりも柔軟である。著者らは,ある条件下で,標準PMCアルゴリズムが提案したアプローチの特別なケースであることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 期待値 ,  母集団 ,  アルゴリズム ,  確率分布 ,  *モンテカルロ法
準シソーラス用語： 確率的最適化 ,  リサンプリング ,  *確率勾配 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 確率勾配 ,  モンテカルロ