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[人工智能]MCMC笔记Metropilis-Hastings算法(MH算法)

1 前言

????????我们在MCMC笔记:齐次马尔可夫链_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客?中介绍了平稳条件,当马尔可夫链达到平稳状态时(也就是各个状态之间的转移概率已经和时间无关了),那我们可以通过此时的马尔可夫链转移概率采集样本。

? ? ? ? 比如我一开始时样本x0,那么我就根据x0到其他状态的转移概率采样,然后根据后续样p(x->x*)=

????????那么现在的问题在于,什么时候达到平稳条件呢?或者说,我们怎么去找转移概率呢?

????????在MCMC笔记:齐次马尔可夫链_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客中,我们知道detailed balance?p(x)p(x->x*)=p(x*)p(x*->x)可以推出平稳条件。

? ? ? ? 但对于一般随机求得的转移概率q来说,p(x)q(x->x*)\neq p(x*)q (x*->x)

? ? ? ? 于是我们需要构造一个系数,使得p(x)q(x->x*) \alpha(x,x*)= p(x*)q (x*->x) \alpha(x*,x)

? ? ? ? 我们称\alpha(x,x*)为接受率,当等式成立的时候,q(x->x*) \alpha(x,x*)就是此时平稳条件的p(x->x*)

?2 MH算法

2.1 α(接受率)的选取

我们令\alpha(x,x*)=min(1,\frac{p(x*)q(x*->x)}{p(x)q(x->x*)})

此时p(x)q(x->x*) \alpha(x,x*)=p(x)q(x->x*)min(1,\frac{p(x*)q(x*->x)}{p(x)q(x->x*)})

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????=min(p(x)q(x->x*),p(x*)q(x*->x))

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?=p(x*)q(x*->x)min(\frac{p(x)q(x->x*)}{p(x*)q(x*->x)},1)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??=p(x*)q(x*->x)\alpha(x*,x)

也即p(x)p(x->x*)=p(x*)p(x*->x)p(x->x*)=q(x->x*) \alpha(x,x*)

所以此时满足detailed balance,所以此时的马尔可夫链满足平稳状态 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

2.2 MH算法流程

Q是我们设计出来的概率分布,我们的目的是希望Q(x)趋近于P(x)

?

?接受率是α(x,x*)

参考内容

机器学习-白板推导系列(十三)-MCMC(Markov Chain Monte Carlo)笔记 - 知乎 (zhihu.com)

机器学习-白板推导系列(十三)-MCMC(Markov Chain Monte Carlo)_哔哩哔哩_bilibili

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加:2021-10-19 11:52:51  更:2021-10-19 11:54:13 
 
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