PGSM

混合模型中贝叶斯推断的粒子吉布斯分裂合并抽样本文从共轭混合模型的后验分布出发,提出了一种新颖的马尔可夫链蒙特卡洛方法。该算法依赖于一个灵活的分裂合并过程中使用的粒子吉布斯采样器引入安德里欧等。(2009, 2010)。由此产生的所谓粒子Gibbs Split Merge采样器不需要计算复杂的接受率,并且可以使用现有的顺序蒙特卡洛库来实现。我们在综合问题和地理定位数据的基础上,对其性能进行了实验研究。我们的结果表明,对于给定的计算预算,粒子吉布斯分裂合并采样器的经验优于现有的分裂合并方法。允许复制实验的代码和指令可在URL处获得。HTTPS://Github. COM/AROTS85/PGSM}。