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德川卡吉;维罗尼卡罗奇科娃

Metropolis-Hastings通过分类。 （英语） Zbl 07784927号

美国统计协会。 118，编号544，2533-2547（2023）.
摘要：本文在边际可能性难以评估的模型中，在后验抽样和优化之间开发了一个贝叶斯计算平台。受对比学习和生成对抗网络（GAN）的启发，我们将似然函数估计问题重新定义为一个分类问题。将一个模拟假数据的生成器与一个试图将其与真实数据区分开来的分类器进行比较，可以获得可插入Metropolis-Hastings算法的似然（比率）估计值。由此产生的马尔可夫链在稳定状态下从近似后验值生成样本，我们对其渐近性质进行了表征。利用与经验贝叶斯和贝叶斯误指定的联系，我们根据实际后验的收缩速度和分类器的收敛速度来量化收敛速度。还提供了渐近正态结果，证明了我们方法的推理潜力。我们举例说明了我们的方法的有用性，这些例子对现有的贝叶斯类无蹄方法提出了挑战。本文的补充材料可在网上获得。

MSC公司：

62至XX 统计学

关键词：

近似贝叶斯计算;分类;生成对抗性网络;无似然推理;Metropolis-Hastings算法

软件：

卡尔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Kaji}和\textit{V.Ročková}，J.Am.Stat.Assoc.118，No.544，2533--2547（2023；Zbl 07784927）
全文： 内政部 arXiv公司

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