Algoritma Markov Chain Monte Carlo EM, dirujuk sebagai algoritma MCMC-EM, ialah algoritma statistik yang digunakan untuk anggaran parameter dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Idea terasnya adalah untuk menggabungkan kaedah Monte Carlo rantai Markov dengan algoritma pemaksimum jangkaan untuk anggaran parameter model kebarangkalian dengan pembolehubah tersembunyi. Melalui lelaran, algoritma MCMC-EM secara beransur-ansur boleh mendekati anggaran kemungkinan maksimum parameter. Ia cekap dan fleksibel dan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang.
Idea asas algoritma MCMC-EM ialah menggunakan kaedah MCMC untuk mendapatkan sampel pembolehubah pendam, gunakan sampel ini untuk mengira nilai yang dijangkakan, dan kemudian gunakan algoritma EM untuk memaksimumkan fungsi kemungkinan log . Proses lelaran algoritma ini merangkumi dua langkah: pensampelan MCMC dan kemas kini EM. Dalam langkah persampelan MCMC, kami menggunakan kaedah MCMC untuk menganggarkan taburan posterior pembolehubah terpendam manakala dalam langkah kemas kini EM, kami menggunakan algoritma EM untuk menganggar parameter model. Dengan menukar kedua-dua langkah ini, kami boleh terus mengoptimumkan anggaran parameter model. Ringkasnya, algoritma MCMC-EM ialah algoritma lelaran yang menggabungkan MCMC dan EM untuk menganggar taburan posterior parameter model dan pembolehubah pendam.
1.Pensampelan SKMM
Dalam langkah pensampelan SKMM, anda perlu memilih keadaan awal dan menjana jujukan sampel melalui kebarangkalian peralihan rantai Markov. Rantaian Markov ialah jujukan keadaan, setiap keadaan hanya berkaitan dengan keadaan sebelumnya, jadi apabila jujukan itu berkembang, taburan kebarangkalian keadaan semasa cenderung kepada taburan yang stabil. Untuk menjadikan jujukan sampel yang dijana cenderung kepada taburan yang stabil, kebarangkalian peralihan yang sesuai perlu digunakan dalam pensampelan SKMM. Kaedah MCMC biasa termasuk algoritma Metropolis-Hastings dan algoritma pensampelan Gibbs. Kaedah ini mencapai penjanaan sampel dan penghampiran pengedaran melalui kebarangkalian peralihan yang berbeza, dengan itu memperoleh pensampelan taburan sasaran. Algoritma Metropolis-Hastings menggunakan mekanisme penerimaan-penolakan untuk memutuskan sama ada untuk menerima pemindahan, manakala algoritma pensampelan Gibbs menggunakan pengedaran bersyarat untuk membuat pemindahan. Kaedah ini digunakan secara meluas dalam statistik dan pembelajaran mesin serta boleh menyelesaikan masalah pensampelan dan inferens yang kompleks. Kemas kini EM 2 fungsi log-kemungkinan. Algoritma EM ialah algoritma lelaran, dan setiap lelaran merangkumi dua langkah: langkah E dan langkah M. Dalam langkah E, adalah perlu untuk mengira taburan posterior pembolehubah pendam dan mengira nilai jangkaan pembolehubah pendam. Dalam langkah M, nilai jangkaan pembolehubah tersembunyi yang dikira dalam langkah E perlu digunakan untuk memaksimumkan fungsi kemungkinan log untuk menyelesaikan anggaran kemungkinan maksimum parameter.
Kelebihan algoritma MCMC-EM ialah ia boleh mengendalikan model kebarangkalian kompleks dengan lebih baik, dan boleh menjana lebih banyak sampel melalui kaedah pensampelan untuk menganggarkan parameter model dengan lebih baik. Selain itu, algoritma MCMC-EM juga boleh mengimbangi kecekapan pensampelan dan ketepatan pensampelan dengan melaraskan parameter kaedah MCMC, dengan itu meningkatkan prestasi algoritma.
Walau bagaimanapun, algoritma MCMC-EM juga mempunyai beberapa masalah dan cabaran. Pertama, algoritma MCMC-EM memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran, terutamanya apabila memproses data berskala besar. Kedua, algoritma MCMC-EM cenderung menumpu secara perlahan dan memerlukan banyak lelaran untuk mencapai penumpuan. Akhir sekali, keputusan algoritma MCMC-EM mungkin dipengaruhi oleh pemilihan kaedah MCMC dan tetapan parameter, jadi penyahpepijatan dan pengoptimuman yang sesuai diperlukan.
Secara umumnya, algoritma MCMC-EM ialah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang penting dan digunakan secara meluas dalam bidang seperti anggaran parameter dan anggaran ketumpatan model kebarangkalian. Walaupun terdapat beberapa masalah dan cabaran dalam algoritma MCMC-EM, dengan peningkatan berterusan sumber pengkomputeran dan pengoptimuman algoritma, algoritma MCMC-EM akan menjadi lebih praktikal dan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Algoritma EM rantai Monte Carlo Markov. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

AI Menambah Penyediaan Makanan Walaupun masih dalam penggunaan baru, sistem AI semakin digunakan dalam penyediaan makanan. Robot yang didorong oleh AI digunakan di dapur untuk mengautomasikan tugas penyediaan makanan, seperti membuang burger, membuat pizza, atau memasang SA

Pengenalan Memahami ruang nama, skop, dan tingkah laku pembolehubah dalam fungsi Python adalah penting untuk menulis dengan cekap dan mengelakkan kesilapan runtime atau pengecualian. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki pelbagai ASP

Pengenalan Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?

Meneruskan irama produk, bulan ini MediaTek telah membuat satu siri pengumuman, termasuk Kompanio Ultra dan Dimensity 9400 yang baru. Produk ini mengisi bahagian perniagaan MediaTek yang lebih tradisional, termasuk cip untuk telefon pintar

#1 Google melancarkan Agent2Agent Cerita: Ia Isnin pagi. Sebagai perekrut berkuasa AI, anda bekerja lebih pintar, tidak lebih sukar. Anda log masuk ke papan pemuka syarikat anda di telefon anda. Ia memberitahu anda tiga peranan kritikal telah diperolehi, dijadualkan, dan dijadualkan untuk

Saya akan meneka bahawa anda mesti. Kita semua seolah -olah tahu bahawa psychobabble terdiri daripada pelbagai perbualan yang menggabungkan pelbagai terminologi psikologi dan sering akhirnya menjadi tidak dapat difahami atau sepenuhnya tidak masuk akal. Semua yang anda perlu lakukan untuk memuntahkan fo

Hanya 9.5% plastik yang dihasilkan pada tahun 2022 dibuat daripada bahan kitar semula, menurut satu kajian baru yang diterbitkan minggu ini. Sementara itu, plastik terus menumpuk di tapak pelupusan sampah -dan ekosistem -sekitar dunia. Tetapi bantuan sedang dalam perjalanan. Pasukan Engin

Perbualan baru -baru ini dengan Andy Macmillan, Ketua Pegawai Eksekutif Platform Analytics Enterprise terkemuka Alteryx, menonjolkan peranan kritikal namun kurang dihargai ini dalam revolusi AI. Seperti yang dijelaskan oleh Macmillan, jurang antara data perniagaan mentah dan maklumat siap sedia


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini