Reversible Jump MCMC Simulated Annealing for Neural Networks
We propose a novel reversible jump Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulated annealing algorithm to optimize radial basis function (RBF) networks. This algorithm enables us to maximize the joint posterior distribution of the network parameters and the number of basis functions. It performs a global...
প্রধান লেখক: | Andrieu, C, de Freitas, N, Doucet, A |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
প্রকাশিত: |
Morgan Kaufmann
2000
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Joint Bayesian model selection and estimation of noisy sinusoids via reversible jump MCMC
অনুযায়ী: Andrieu, C, অন্যান্য
প্রকাশিত: (1999) -
New inference strategies for solving Markov Decision Processes using reversible jump MCMC
অনুযায়ী: Hoffman, M, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2009) -
New inference strategies for solving Markov Decision Processes using reversible jump MCMC
অনুযায়ী: Hoffman, M, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2009) -
Sequential MCMC for Bayesian model selection
অনুযায়ী: Andrieu, C, অন্যান্য
প্রকাশিত: (1999) -
An Introduction to MCMC for Machine Learning
অনুযায়ী: Andrieu, C, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2003)