Reversible Jump MCMC Simulated Annealing for Neural Networks

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...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Andrieu, C, de Freitas, N, Doucet, A
Định dạng:	Conference item
Được phát hành:	Morgan Kaufmann 2000

Những quyển sách tương tự

Joint Bayesian model selection and estimation of noisy sinusoids via reversible jump MCMC
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (1999)

New inference strategies for solving Markov Decision Processes using reversible jump MCMC
Bằng: Hoffman, M, et al.
Được phát hành: (2009)

New inference strategies for solving Markov Decision Processes using reversible jump MCMC
Bằng: Hoffman, M, et al.
Được phát hành: (2009)

Sequential MCMC for Bayesian model selection
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (1999)

An Introduction to MCMC for Machine Learning
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2003)

An introduction to MCMC for machine learning
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2003)

Reversible Jump MCMC for Deghosting in MSPSR Systems
Bằng: Pavel Kulmon
Được phát hành: (2021-07-01)

Model selection by MCMC computation
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2001)

Sequential MCMC for Bayesian model selection
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (1999)

RETRACTED: Implementation of reversible jump MCMC algorithm to segment the piecewise Polynomial Regression
Bằng: Suparman Suparman
Được phát hành: (2016-07-01)

Bayesian curve fitting using MCMC with applications to signal segmentation
Bằng: Punskaya, E, et al.
Được phát hành: (2002)

Hierarchical Bayesian estimation for stationary autoregressive models using reversible jump MCMC algorithm
Bằng: Suparman, S., et al.
Được phát hành: (2018)

Hierarchical Bayesian Choice of Laplacian ARMA Models Based on Reversible Jump MCMC Computation
Bằng: Suparman
Được phát hành: (2020-03-01)

Anisotropic Reversible‐Jump McMC Shear‐Velocity Tomography of the Eastern Alpine Crust
Bằng: E. D. Kästle, et al.
Được phát hành: (2024-03-01)

Bayesian Policy Learning with Trans−Dimensional MCMC
Bằng: Hoffman, M, et al.
Được phát hành: (2007)

Trans-dimensional MCMC for Bayesian policy learning
Bằng: Hoffman, M, et al.
Được phát hành: (2009)

Non-reversible parallel tempering: a scalable highly parallel MCMC scheme
Bằng: Syed, S, et al.
Được phát hành: (2021)

Fast MCMC sampling for Markov jump processes and extensions
Bằng: Rao, V, et al.
Được phát hành: (2013)

Convergence of simulated annealing using Foster-Lyapunov criteria
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2001)

Simulated annealing for maximum A Posteriori parameter estimation of hidden Markov models
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2000)

Fast MCMC sampling for Markov jump processes and continuous time Bayesian networks
Bằng: Rao, V, et al.
Được phát hành: (2011)

Reversible jump Markov chain Monte Carlo strategies for Bayesian model selection in autoregressive processes
Bằng: Vermaak, J, et al.
Được phát hành: (2004)

Limit theorems for sequential MCMC methods
Bằng: Finke, A, et al.
Được phát hành: (2020)

Variational MCMC
Bằng: de Freitas, N, et al.
Được phát hành: (2001)

Uma abordagem bayesiana para o mapeamento de QTLS utilizando o método MCMC com saltos reversíveis A bayesian approach to map QTLs using reversible jump MCMC
Bằng: Joseane Padilha da Silva, et al.
Được phát hành: (2009-08-01)

Bayesian Graph Convolutional Neural Networks via Tempered MCMC
Bằng: Rohitash Chandra, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Iterative algorithms for state estimation of jump Markov linear systems
Bằng: Doucet, A, et al.
Được phát hành: (2001)

Adaptive MCMC with Bayesian Optimization
Bằng: Mahendran, N, et al.
Được phát hành: (2012)

Robust full Bayesian methods for neural networks
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2000)

A Neural Network MCMC Sampler That Maximizes Proposal Entropy
Bằng: Zengyi Li, et al.
Được phát hành: (2021-02-01)

EXTRACTING LANE GEOMETRY AND TOPOLOGY INFORMATION FROM VEHICLE FLEET TRAJECTORIES IN COMPLEX URBAN SCENARIOS USING A REVERSIBLE JUMP MCMC METHOD
Bằng: O. Roeth, et al.
Được phát hành: (2017-05-01)

Clone MCMC: Parallel high-dimensional Gaussian gibbs sampling
Bằng: Bǎrbos, A, et al.
Được phát hành: (2018)

Bayesian Neural Networks via MCMC: A Python-Based Tutorial
Bằng: Rohitash Chandra, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Determining the order of a moving average model of time series using reversible jump MCMC: a comparison between laplacian and gaussian noises
Bằng: Suparman, Suparman, et al.
Được phát hành: (2020)

Intracluster Moves for Constrained Discrete−Space MCMC
Bằng: Hamze, F, et al.
Được phát hành: (2010)

Simulation and Monte Carlo : with applications in finance and MCMC /
Bằng: 330909 Dagpunar, J. S.
Được phát hành: (2007)

Efficient particle filtering for jump Markov systems. Application to time-varying autoregressions
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2003)

Efficient MCMC sampling with dimension-free convergence rate using ADMM-type splitting
Bằng: Vono, M, et al.
Được phát hành: (2022)

Neural Network Structure Optimization by Simulated Annealing
Bằng: Chun Lin Kuo, et al.
Được phát hành: (2022-02-01)

Sparse neural network optimization by Simulated Annealing
Bằng: Ercan Engin Kuruoglu, et al.
Được phát hành: (2023-09-01)