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【論文シリーズ】適合MCMCによるサンプリング - Qiita
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【論文シリーズ】適合MCMCによるサンプリング - Qiita
原文 適合MCMCを用いたDBMの学習 (Learning Deep Boltzmann Machines using Adaptive MCMC) Ruslan Sala... 原文 適合MCMCを用いたDBMの学習 (Learning Deep Boltzmann Machines using Adaptive MCMC) Ruslan Salakhutdinov (2010) 1. 要約/背景 DBMのような高次元構造の学習装置では、学習そのものが不安定で困難を伴う。ギブスサンプリングにしても、局所解に嵌ったり、次のstateへの遷移が不安定になるのもしばしばである。 Coupled Adaptive Simulated Temperingアルゴリズムは、上記の不安定性の改善に寄与する。ギブスサンプリングに比べて、計算スピードは遅くなるが、アウトプットは安定する。 2. 骨子の理論 (1) データの混合(mixing)と、学習速度の関係 Markov連鎖によるデータサンプリングを続けると、サンプリングデータにいち早く適合するように、重みの更新と変化が激しくなる