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  Bayesian Monte Carlo

Rasmussen, C. (2003). Bayesian Monte Carlo. Advances in Neural Information Processing Systems 15, 489-496.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB35-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB36-1
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Rasmussen, CE1, Autor           
Becker, Herausgeber
S., Herausgeber
Thrun, S., Herausgeber
Obermayer, K., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We investigate Bayesian alternatives to classical Monte Carlo methods for evaluating integrals. Bayesian Monte Carlo (BMC) allows the incorporation of prior knowledge, such as smoothness of the integrand, into the estimation. In a simple problem we show that this outperforms any classical importance sampling method. We also attempt more challenging multidimensional integrals involved in computing marginal likelihoods of statistical models (a.k.a. partition functions and model evidences). We find that Bayesian Monte Carlo outperformed Annealed Importance Sampling, although for very high dimensional problems or problems with massive multimodality BMC may be less adequate. One advantage of the Bayesian approach to Monte Carlo is that samples can be drawn from any distribution. This allows for the possibility of active design of sample points so as to maximise information gain.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-02550-7
URI: http://books.nips.cc/nips15.html
BibTex Citekey: 2104
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Sixteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2002)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 15
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 489 - 496 Identifikator: -