ฉันกำลังอ่านเกี่ยวกับการอนุมานแบบเบย์และฉันพบวลี "การรวมเชิงตัวเลขของความเป็นไปได้ที่จะมีราคาแพงเกินไป"
ฉันไม่มีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และฉันสงสัยว่าราคาแพงตรงนี้หรือไม่ มันเป็นเพียงในแง่ของพลังการคำนวณหรือมีอะไรมากกว่านั้น
ฉันกำลังอ่านเกี่ยวกับการอนุมานแบบเบย์และฉันพบวลี "การรวมเชิงตัวเลขของความเป็นไปได้ที่จะมีราคาแพงเกินไป"
ฉันไม่มีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และฉันสงสัยว่าราคาแพงตรงนี้หรือไม่ มันเป็นเพียงในแง่ของพลังการคำนวณหรือมีอะไรมากกว่านั้น
คำตอบ:
ในบริบทของปัญหาการคำนวณรวมถึงวิธีการเชิงตัวเลขสำหรับการอนุมานแบบเบย์วลี "แพงเกินไป" โดยทั่วไปสามารถอ้างถึงสองประเด็น
สำหรับทั้งสองกรณีทรัพยากรการคำนวณที่ประกอบด้วย "งบประมาณ" อาจประกอบด้วยสิ่งต่าง ๆ เช่นรอบการทำงานของ CPU ( ความซับซ้อนของเวลา ), หน่วยความจำ ( ความซับซ้อนของพื้นที่ ) หรือแบนด์วิดธ์การสื่อสาร ( ภายในหรือระหว่างโหนดคำนวณ) ในกรณีที่สอง "แพงเกินไป" จะหมายถึงว่ายาก
ในบริบทของการคำนวณแบบเบย์, ใบเสนอราคามีแนวโน้มที่จะหมายถึงปัญหาเกี่ยวกับชายขอบมากกว่าจำนวนมากของตัวแปร
ตัวอย่างเช่นบทคัดย่อของบทความล่าสุดนี้เริ่มต้นขึ้น
การบูรณาการได้รับผลกระทบจากคำสาปของมิติและกลายเป็นยากเมื่อการพัฒนาของปัญหาเพิ่มขึ้น
และพูดต่อไป
เราเสนออัลกอริทึมแบบสุ่มที่ ... สามารถนำไปใช้เช่นการคำนวณส่วนต่างหรือการเลือกแบบจำลอง
(สำหรับการเปรียบเทียบบทหนังสือเล่มล่าสุดนี้กล่าวถึงวิธีการที่พิจารณาว่า "ไม่แพงเกินไป")
ฉันจะยกตัวอย่างให้คุณในกรณีที่ไม่ต่อเนื่องเพื่อแสดงว่าทำไมการรวม / ผลรวมมากกว่าราคาแพงมาก
ในวรรณกรรมแบบจำลองความน่าจะเป็นแบบกราฟิกวิธีการคำนวณการกระจายแบบนี้เรียกว่า "กำลังดุร้าย" เพื่อทำการ "อนุมาน" ตามชื่อเราอาจรู้ว่ามันแพง และผู้คนใช้วิธีอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อทำการอนุมานเช่นการได้รับการกระจายอย่างมีประสิทธิภาพ "วิธีอื่น ๆ " รวมถึงการอนุมานโดยประมาณฯลฯ
โดยปกติเมื่อดำเนินการอนุมานแบบเบย์เป็นเรื่องง่ายที่จะพบการรวมตัวกันอย่างหนักเหนือตัวแปรที่สร้างความรำคาญเช่น อีกตัวอย่างหนึ่งคือการสุ่มตัวอย่างเชิงตัวเลขในกรณีนี้จากฟังก์ชันความน่าจะเป็นซึ่งหมายถึงการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มจากการแจกแจงที่กำหนด เมื่อจำนวนพารามิเตอร์ของแบบจำลองเพิ่มขึ้นการสุ่มตัวอย่างนี้หนักมากและวิธีการคำนวณต่าง ๆ ได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มความเร็วในกระบวนการและให้การใช้งานที่รวดเร็วมากทำให้แน่นอนว่ามีความแม่นยำระดับสูง tecniques เหล่านี้มีไว้สำหรับ MC, MCMC, Metropolis ecc ดูการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์โดย Gelman et มันควรจะแนะนำให้คุณรู้จัก! โชคดี