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艾丹·博兰;菲利尔、尼亚尔;弗洛里安·梅尔

使用预计算对Gibbs随机场进行有效的MCMC。 （英语） 兹比尔1433.62086

电子。J.统计。 12，第2期，4138-4179（2018）.
本文讨论了在研究吉布斯随机场（GRF）模型的双重后验分布时减少计算开销的问题，该模型是用交换算法实现的[I.穆雷,Z.加拉马尼和D.J.C.麦凯，“双重难解分布的MCMC”，载于：第22届人工智能不确定性年会论文集，UAI'06。弗吉尼亚州阿灵顿：AUAI出版社。359–366 (2006)]. 该算法是马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，它将Metropolis-Hastings算法扩展到了似然难以处理的情况。作者介绍了一类新的算法，它们使用GRF模型的实现，离线模拟。实例表明，该策略加快了后验推理。此外，研究了所得到的近似MCMC算法的理论行为，并导出了收敛边界。总之，作者指出，他们的“方法对于非常高的维度来说是不切实际的”，并讨论了相关的开放问题。
审核人：Joseph Melamed（洛杉矶）

引用于三文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62M40型 随机字段；图像分析

关键词：

吉布斯随机场;MCMC公司;指数随机图模型
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\textit{A.Boland}等人，《电子》。《美国法律总汇》第12卷第2期第4138-4179页（2018年；兹bl 1433.62086）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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