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On advancing MCMC-based methods for Markovian data structures with applications to deep learning, simulation, and resampling

机译：关于推进用于马尔可夫数据结构的基于MCMC的方法及其在深度学习，模拟和重采样中的应用

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Markov chain Monte Carlo (MCMC) is a computational statistical approach for numerically approximating distributional quantities useful for inference that might otherwise be intractable to directly calculate. A challenge with MCMC methods is developing implementations which are both statistically rigorous and computationally scalable to large data sets. This work generally aims to bridge these aspects by exploiting conditional independence, or Markov structures, in data models. Chapter 2 investigates the model properties and Bayesian fitting of a graph model with Markovian dependence used in deep machine learning and image classification, called a restricted Bolzmann machine (RBM), and Chapter 3 presents a framework for describing inherent instability in a general class of models which includes RBMs. Chapters 4 and 5 introduce a fast method for simulating data from a Markov Random Field (MRF) by exploiting conditional independence specified in the model and a flexible `R` package that implements the approach in C++.

机译：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种计算统计方法，用于在数值上近似有用的分布量，这些分布量可能难以直接计算。 MCMC方法面临的挑战是开发在统计上严格且在计算上可扩展到大型数据集的实现。这项工作通常旨在通过利用数据模型中的条件独立性或马尔可夫结构来桥接这些方面。第2章研究了在深度机器学习和图像分类中使用的具有马尔可夫依赖关系的图模型（称为受限Bolzmann机（RBM））的模型属性和贝叶斯拟合，第3章介绍了描述一般模型中固有不稳定性的框架其中包括RBM。第4章和第5章介绍了一种通过利用模型中指定的条件独立性和使用C ++实现该方法的灵活的“ R”包，来模拟来自马尔可夫随机场（MRF）的数据的快速方法。

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作者
Kaplan, Andrea;
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年度 2017
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