가역 점프 MCMC를 위해 잘 작성된 코드 (Matlab 또는 R)를 알고 있습니까? 바람직하게는 주제에 대한 논문을 보완하기위한 간단한 데모 애플리케이션으로, 프로세스를 이해하는 데 유용합니다.
답변:
RJMCMC는 인용 논문 인 1995 년 논문 에서 Peter Green 에 의해 소개되었습니다 . 그는라는 포트란 프로그램 작성 AutoRJ 자동 RJMCMC를 들어; 그의 페이지는 David Hastie의 C 프로그램 AutoMix와 연결되어 있습니다. Scott Sisson 의 2005 년 논문 의 표 1에는 다양한 RJMCMC 알고리즘에 사용할 수있는 무료 소프트웨어 목록이 있습니다 . 구글 검색은 또한 글래스고 대학교 (University of Glasgow)의 그룹에서 의사 코드를 직접 프로그래밍하려는 경우 원리를 이해하는 데 유용한 의사 코드를 찾습니다 .
King et al.의 인구 생태학 에 대한 베이지안 분석 책 . 인구 생태의 맥락에서 RJMCMC를 설명합니다. 나는 매우 명확한 설명을 발견했으며 부록에 R 코드를 제공합니다.
이 책에는 관련 웹 페이지 가 있지만이 책에서 찾은 코드 중 일부는 웹 사이트에 없습니다.
@onestop의 답변에 한 가지 세부 사항을 추가하십시오 .Olivier Cappé (CT / RJ MCMC)에서 릴리스 한 C 소프트웨어는 가역 점프 MCMC 알고리즘을 이해하는 데 매우 도움이됩니다 (특히 출생 및 사망 확률을 설계하는 방법 병합 이동). 소스 코드에 대한 링크는 다음과 같습니다. http://perso.telecom-paristech.fr/~cappe/Code/CTRJ_mix/About/
Jailin Ai는 Leeds에서 석사 논문의 일부로 R 코드와 함께 RJ MCMC를 상당히 훌륭하게 보여줍니다 (그린의 원본 논문에 매우 가깝지만). 또한 Green의 1995 년 논문에 포함 된 변경점 문제에 대한 심도있는 예를 제공합니다.
논문 및 코드를 여기에서 찾으십시오.
Nando de Freitas는 신경망 매개 변수 추정을위한 가역 점프 MCMC 알고리즘 사용에 대한 데모를 제공합니다. 이 모델은 뉴런 수, 모델 매개 변수, 정규화 매개 변수 및 노이즈 매개 변수를 추정 할 랜덤 변수로 처리합니다.
코드와 작성은 http://www.cs.ubc.ca/~nando/software.html에서 볼 수 있습니다.