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1)  metropolis algorithm

metropolis算法

1.

Combined the SW algorithm and Metropolis algorithm,a new method for generating Markov process is proposed,which can converged into Boltzmann distribution quickly,so reducing the computation time of superparamagnetic clustering.

結(jié)合SW算法和metropolis算法給出了一種新的產(chǎn)生馬爾科夫過(guò)程的方法,該過(guò)程能夠快速收斂于Boltzmann分布,從而降低超順磁聚類方法的計(jì)算量。

2)  metropolis-hasting algorithm

Metropolis-Hasting算法

3)  Metropolis-Hastings algorithm

Metropolis-Hastings算法

1.

This paper investigates one MCMC method known as the Metropolis-Hastings algorithm.

首先闡述Metropolis-Hastings算法實(shí)現(xiàn)的具體步驟,然后證明由此產(chǎn)生的Markov鏈滿足細(xì)致平衡條件,從而以目標(biāo)分布為不變分布。

2.

A multi-chain sampling method based on Metropolis-Hastings algorithm was used to improve the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method in order to prevent from trapped into the local optimal solutions that often occur to probability inversion by using current MCMC algorithm.

鑒于此,本文對(duì)基于Metropolis-Hastings算法的多鏈搜索的方法進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)后的方法可以根據(jù)搜索結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整鏈的個(gè)數(shù),因而可以在搜索到盡可能多的解的同時(shí)節(jié)省了多鏈搜索的時(shí)間。

3.

The E-step is derived by Metropolis-Hastings algorithm to generate a sample for missing data,and the M-Step is done by Newton-Raphson to maximize the likelihood function.

其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法產(chǎn)生一個(gè)缺失數(shù)據(jù)的樣本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函數(shù)最大化。

4)  Metropolis Hastings algorithm

Metropolis-Hastings算法m

5)  Metropolis sampling algorithm

Metropolis采樣算法

6)  Metropolis-Hastings (M-H) algorithm

Metropolis-Hastings(M-H)算法

補(bǔ)充資料：BP算法

分子式：
CAS號(hào)：

性質(zhì)：又稱逆推學(xué)習(xí)算法，，簡(jiǎn)稱BP算法，是1986年魯梅哈特(D. E. Rumelhart)和麥克萊朗德(J. L. McClelland)提出來(lái)的。用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種模仿人腦的信息處理系統(tǒng))，它自動(dòng)地將實(shí)際輸出值和期望值進(jìn)行比較，得到誤差信號(hào)，再根據(jù)誤差信號(hào)從后(輸出層)向前(輸入層)逐層反傳，調(diào)節(jié)各神經(jīng)層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，直至誤差減至滿足要求為止。反向傳播算法的主要特征是中間層能對(duì)輸出層反傳過(guò)來(lái)的誤差進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種算法不能保證訓(xùn)練期間實(shí)現(xiàn)全局誤差最小，但可以實(shí)現(xiàn)局部誤差最小。BP算法在圖像處理、語(yǔ)音處理、優(yōu)化等領(lǐng)域得到應(yīng)用。

說(shuō)明：補(bǔ)充資料僅用于學(xué)習(xí)參考，請(qǐng)勿用于其它任何用途。

參考詞條

基于Metropolis遺傳算法  Metropolis-Hasting抽樣算法  Metropolis方法  改進(jìn)Metropolis方法  Metropolis抽樣方法  Metropolis Hastings抽樣  Metropolis準(zhǔn)則  Metropolis抽樣  metropolis動(dòng)力學(xué)  Metropolis-Hasting抽樣 

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