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...
Հիմնական հեղինակներ: | Andrieu, C, de Freitas, N, Doucet, A |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Հրապարակվել է: |
Morgan Kaufmann
2000
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Joint Bayesian model selection and estimation of noisy sinusoids via reversible jump MCMC
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (1999) -
New inference strategies for solving Markov Decision Processes using reversible jump MCMC
: Hoffman, M, և այլն
Հրապարակվել է: (2009) -
New inference strategies for solving Markov Decision Processes using reversible jump MCMC
: Hoffman, M, և այլն
Հրապարակվել է: (2009) -
Sequential MCMC for Bayesian model selection
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (1999) -
An Introduction to MCMC for Machine Learning
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2003)