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深度学习笔记—蒙特卡罗部分

深度学习笔记—蒙特卡罗部分

作者: no_repeat | 来源:发表于2019-04-14 21:36 被阅读0次

    [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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