2
การสุ่มตัวอย่างจากการกระจายที่ไม่เหมาะสม (ใช้ MCMC และอื่น ๆ )
คำถามพื้นฐานของฉันคือคุณจะตัวอย่างจากการกระจายที่ไม่เหมาะสมอย่างไร มันทำให้รู้สึกถึงตัวอย่างจากการกระจายที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ ความคิดเห็นของซีอานที่นี่เป็นประเภทที่อยู่คำถาม แต่ฉันกำลังมองหารายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ เฉพาะกับ MCMC: ในการพูดคุยเกี่ยวกับ MCMC และการอ่านเอกสารผู้เขียนเน้นที่การได้รับการแจกแจงหลังที่เหมาะสม มีกระดาษที่มีชื่อเสียงGeyer (1992)ที่ผู้เขียนลืมตรวจสอบว่าหลังของพวกเขาถูกต้องหรือไม่ (เป็นกระดาษที่ยอดเยี่ยม) แต่สมมติว่าเรามีความเป็นไปได้ที่และการแจกแจงก่อนหน้าที่ไม่เหมาะสมในθเช่นนั้นผลลัพธ์หลังนั้นไม่เหมาะสมเช่นกันและ MCMC ใช้เพื่อสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจง ในกรณีนี้ตัวอย่างบ่งชี้อะไร มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในตัวอย่างนี้หรือไม่? ฉันรู้ว่าลูกโซ่มาร์คอฟที่นี่นั้นเป็นทั้งชั่วคราวหรือเป็นโมฆะซ้ำ จะมีสิ่งใดที่ได้ผลดีหากเป็นโมฆะซ้ำหรือไม่?ฉ( x | θ )ฉ(x|θ)f(x|\theta)θθ\theta ในที่สุดในคำตอบของนีลจีที่นี่เขาพูดถึง โดยทั่วไปคุณสามารถสุ่มตัวอย่าง (ใช้ MCMC) จากด้านหลังแม้ว่ามันจะไม่เหมาะสมก็ตาม เขากล่าวถึงการสุ่มตัวอย่างดังกล่าวเป็นเรื่องปกติในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง หากเป็นจริงสิ่งนี้จะสมเหตุสมผลได้อย่างไร