基礎からのベイズ統計学第5章
- 13. ⾼精度近似:リープフロッグ法
運動量 の変化量を ステップにして、位置 を⾼精度に得る。
最終的に、位置 を得たいパラメータのサンプルと⾒⽴てる。
⼀⽅で、位置エネルギー(⾼さ)を事後尤度 として読みかえる。
p
1
2
θ
θ
p(t + ) = p(t) − (θ(t)) dt
1
2
h
′
1
2
θ(t + 1) = θ(t) + p(t + )dt
1
2
- 17. ハミルトニアンモンテカルロ法
HMC法におけるサンプルの棄却率 は、以下のように定められる。
の間でランダムに選んできた数字より が⾼ければ受容する。
しかし、上式は理論的には となり、必ず受容するはずである。
ただし、物体の遷移はリープフロッグ法で計算しているため 誤差が⽣じる。
そのため、わずかに棄却されるが、ほぼ正しいサンプルとして受容される。
r
r = =
f( , ∣θ, p)f(θ, p∣x)θ
′
p
′
f(θ, p∣ , )f( , ∣x)θ
′
p
′
θ
′
p
′
f(θ, p∣x)
f( , ∣x)θ
′
p
′
=
exp(−H(θ, p))
exp(−H( , ))θ
′
p
′
= exp(H( , ) − H(θ, p))θ
′
p
′
0から1 r
r = 1
- 18. HMC法を⽤いた正規分布の推定
⾝⻑が平均 、標準偏差が の100⼈のデータ がある。
HMC法で1万サンプルを取得して正規分布の と を推定する。
今回は、事前確率を⼀様分布と適当において計算して、評価を⾏う。
168.9 6.98 0.71 2.74
結果、受容率が で真値とほぼ正しい結果が得られている。
また、パラメータの事後標準偏差が得られており、特性が読み取れる。
170cm ±7cm x
μ σ
μMAP σMAP std( )μMAP std( )σMAP
100%