SGMCM公司

随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗R包。本文介绍了R软件包sgmcc;利用随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗(sgmc)可以对大数据集问题进行贝叶斯推理。众所周知,传统的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,如Metropolis-Hastings,随着数据集大小的增加,运行速度非常缓慢。SGMCMC通过在每次迭代中只使用数据子集来解决这个问题。SGMCMC需要计算对数似然和对数先验的梯度,这可能非常耗时,而且很容易出错。sgmc包使用自动微分来计算这些梯度,使这些方法的实现更加容易。为此,该软件包使用了TensorFlow软件库,该软件库以各种统计分布和数学运算为标准,这意味着可以使用该框架构建广泛的模型类。SGMCMC在机器学习文献中已被广泛采用,但在统计学界应用较少。我们认为这可能部分是由于缺乏软件;这个一揽子计划旨在弥合这一差距。