利用条件概率和Gibbs抽样技术为分布估计算法构造通用概率模型.pdfVIP

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2017-10-09 发布于北京
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利用条件概率和Gibbs抽样技术为分布估计算法构造通用概率模型.pdf

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利用条件概率和Gibbs抽样技术为分布估计算法构造通用概率模型.pdf

第30卷第3期控制理论与应用 v01．30N。．3 2013年3月 Control TheoryApplications M盯．2013 ======————======—=—========—=—=————=———==========一=一 DOI：1 0．764I，CTA．20I 3．20835 利用条件概率和Gibbs抽样技术为分布估计算法构造通用概率模型张放十，鲁华祥 (中国科学院半导体研究所神经剐络实验窀，北京100083) 摘要：本文针对传统分布估计算法在建：声概率模!}I!!时面临的各种困难，提出一种基于条件概率矛flGibbs抽样的概率模型，能有效改进分布估计算法的通刚性．使用该模型的分布估计算法利用进化过程中有前途的优秀个体构造出多个监督学习样本集，并对每个样本集估计出对应分量的条件概率，再使用这一组条件概率进行Gibbs抽样产生新的个体替代种群中的劣等个体．通过仿真实验表明，改进后的算法能够求解出可加性降解函数的全局最优解，表现出较强的全局优化能力．关键词：分布估计算法；Gibbs抽样：分类：监督学习中图分类号：TPl81 文献标识码：A General for stochasticmodel ofdistributionestimationwith algorithm conditional andGibbs probabilitiessampling ZHANG Fangt．LUHua—xiang ofNeural of of (Lab Networks，InstituteSemiconductor,Chinese 100083，China) AcademyScience，Beijing Abstract：Astochasticmodelbasedonconditional andGibbs is to withthemod— probability samplingproposedcope occurredintraditional fordistribution extendsthe ofthe elingproblems algorithms estimation，andgeneralityalgorithm． The withthismodeltakes individualsintheevolutiontoform sets．For process training algorithm promised supervised eachof estimatethe ofa other executeaGibbs suchsets，we conditional probabilitycomponentgiven components，and to newcandidatesfor inferiorones．There