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hierarchical clustering 层次聚类_钟义信_keras安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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链达到均衡分 布之后,我们可以从均衡分布中抽取一个无限多数量的样本序列。这些样本服从同 一分布,但是两个连续的样本之间会高度相关。所以一个有限的序列无法完全表 达均衡分布。一种解决这个问题的方法是每隔 n 个样本返回一个样本,从而使得我 们对于均衡分布的统计量的估计不会被 MCMC 方法的样本之间的相关性所干扰。所 以马尔可夫链的计算代价很高,主要源于达到均衡分布前需要磨合的时间以及在达 到均衡分布之后从一个样本转移到另一个足够无关的样本所需要的时间。如果我们 想要得到完全独立的样本,那么我们可以同时并行地运行多个马尔可夫链。这种方 法使用了额外的并行计算来减少时延。使用一条马尔可夫链来生成所有样本的策略 和(使用多条马尔可夫链)每条马尔可夫链只产生一个样本的策略是两种极端。深 度学习的从业者们通常选取的马尔可夫链的数目和小批量中的样本数相近,然后从 这些固定的马尔可夫链集合中抽取所需要的样本。马尔可夫链的数目通常选为 100。 另一个难点是我们无法预先知道马尔可夫链需要运行多少步才能到达均衡分布。 这段时间通常被称为混合时间(MixingTime)检测一个马尔可夫链是否达到平衡 是
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