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Markov Chain Monte Carlo 采样算法

作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础,本文介绍基本思想...简介 马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo),简称MCMC,产生于20世纪50年代早期,是在贝叶斯理论框架下,通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo...该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中,实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟,弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。...这里马尔可夫链的构造至关重要,不同的构造方法将产生不同的 MCMC 算法。 Metropolis-Hastings : MH 算法是 MCMC 的重要代表。...Gibbs 算法 MH 算法不仅可以应用于一维空间的采样,也适合高维空间的采样。

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Markov Process到Markov Decision Process

本文链接:https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/100160595 Recall: Markov Property information state...: sufficient statistic of history State sts_tst​ is Markov if and only if: p(st+1∣st,at)=p(st+1∣ht...Process or Markov Chain 无记忆性随机过程 具有马尔科夫性质的随机状态的序列 马尔科夫过程(Markov Process)的定义: S是一个(有限)的状态集(s ∈S\in S∈...Markov Reward Process (MRP) 马尔科夫奖励过程 = 马尔科夫过程 + 奖励 马尔科夫奖励过程(MRP)的定义: S是一个状态的有限集(s ∈\in∈ S) P是动态/变迁模型,...−γPV=R (I−γP)V=R(I - \gamma P) V = R(I−γP)V=R V=(I−γP)−1RV = (I -\gamma P)^{-1} RV=(I−γP)−1R 直接求解的算法复杂度是

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Hidden Markov Model

一般来讲,说到隐马尔科夫链其实就是隐含的状态序列了,markov链各个元素直接是存在了转化关系的,比如一开始是D6下一个状态是D4,D6,D8的概率都是1/3,这样设置平均值只是为了初始化而已,一般这种值其实是可以随意改变的...另一种就厉害带了,递推的方法,前向算法,后向算法,前向-后向算法。...前向算法很直观,比较好理解。 后向算法 后向算法,顾名思义就是往前推的了。所以使用β来表示。 ? 初值: ? 对于t=T-1,T-2,...1: ? 最终: ?...这样就是整个更新算法了。 有监督学习 如果已经有了一堆标注好的数据,那就没有必要再去玩baum-welch算法了。这个算法就很简单了,多的不说,直接上图: ? 问题3:如果有了参数 ?...⑤Hidden Markov Model代码实现 1.工具类的实现 class Tool(object): infinite = float(-2**31) @staticmethod

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Markov与HMM

Markov 马尔可夫模型(Markov Model)和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同,它用于处理时间序列数据,即样本之间有时间序列关系的数据。...Markov最核心的思想是:"当前状态只与上一时刻状态有关,而与之前其它任何时刻的状态都无关"。我个人觉得这是Markov最大的问题,至于为什么,放在文章后面。...Markov模型会认为这是一个短期的决策,它认为这个人只是在绿点开始才突然想回家的,前面你怎么想,Markov并不知道,也并不管,因为在它看来,最重要的就是前一时刻的状态 我个人无论如何都觉得Markov...这也是我当时写论文的时候发现的,本来论文准备主用Markov的,后来改成一个能预测长期趋势的模型+Markov修正这样的策略。...下面介绍计算观测序列概率P(O|lambda)的有效算法:前向-后向算法(forward-backward algorithm) 2.

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马尔可夫(Markov)相关

概念 马尔可夫(Markov)相关概念包括马尔可夫过程(Markov Process),马尔可夫奖赏过程(Markov Reward Process),马尔可夫决策过程(Markov Decision...我们说他们都是具有马尔可夫性质(Markov Property)的,然后MRP就是再加上奖赏过程,MDP就是再加上决策过程。那么什么是马尔可夫性质呢?...而且几乎所有的RL问题都可以转为成为MDP,其中的部分可观测环境问题也可以转化为MDP Markov Process (Markov Chain):是一个包含了状态S和转移概率P的数组 状态转移矩阵...Markov Reward Process(MRP):是加入了瞬时奖励(Immediate reward)和γ(discount factor)的MP, 即数组。...而复杂一点的就不能这样直接算了,智能通过迭代方法(iterative method)如动态规划,蒙特卡洛评估等方法 Markov Decision Process(MDP):是加入了决策(Decision

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GMNN: Graph Markov Neural Networks

为了解决这一问题,可以让GNNθ 学出的概率分布尽可能与GNNφ所学出的概率分布尽可能的一致,这样,两个模型相互约束,就可以采用EM算法将两个模型交替更新。...通过变分EM算法互相逼近,以优化证据下界的方式最小化两者的KL散度(即使得分布趋于相同): ? 由上式很容易得出 ? ,并且当 ? = ? 时,KL散度为0,模型达到最优。...根据变分EM算法,可以通过在变分的E步骤和M步骤之间交替来优化这样的下限。 在E步骤中,pφ将对象特征与对象标签作为对象特征,预测无标签对象的标签,分布为 ? ,目标是将这些标签作为变分分布 ?...3.6具体算法 上述方法的具体算法如下: ? 四 实验 在本节中,我们评估GMNN在三个任务上的表现,包括对象分类,无监督节点表示学习和链接分类。

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Hidden Markov ModelHMM隐马尔科夫模型

一般来讲,说到隐马尔科夫链其实就是隐含的状态序列了,markov链各个元素直接是存在了转化关系的,比如一开始是D6下一个状态是D4,D6,D8的概率都是1/3,这样设置平均值只是为了初始化而已,一般这种值其实是可以随意改变的...另一种就厉害带了,递推的方法,前向算法,后向算法,前向-后向算法。...前向算法很直观,比较好理解。 后向算法 后向算法,顾名思义就是往前推的了。所以使用β来表示。 ? 初值: ? 对于t=T-1,T-2,...1: ? 最终: ?...这样就是整个更新算法了。 有监督学习 如果已经有了一堆标注好的数据,那就没有必要再去玩baum-welch算法了。这个算法就很简单了,多的不说,直接上图: ? 问题3:如果有了参数 ?...⑤Hidden Markov Model代码实现 1.工具类的实现 class Tool(object): infinite = float(-2**31) @staticmethod

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NLP系列学习:基于Markov的拼音汉字转换方法

一:拼音到文字的Markov模型推导 Markov模型的特点是某一状态的发生概率仅其以前的状态有关,而和其他状态无关 ,这一点在语言学中称为左语境约束,左语境约束这一点很好理解,因为我们的文字读写习惯都是从左到右...可以用维特比(Viterb)算法: 假设:我们观察到的是拼音: 但是观测序列中序列排序很复杂,比如wo可能有三种可能:喔、我、沃,如下图所示: 现在变成了最大概率问题,把概率最大的理解为路径最短,...转换为了求解最短路径问题: 算法求解: 1:A->B 2:A->B->C 3:A->B->C->D 4:A->B->C->D->E 最终就得到了A->E的最短路径A->B1->C2->D2->...罗列系统结构: 用户输入拼音串后,会学习语料库,然后通过维特比算法去求解最大解,,并 将形成最大值的状态串接起来作为输出 。...马少平老师 2:如何通俗地讲解 viterbi 算法? https://www.zhihu.com/question/2013

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