自适应多变量步长的切片采样：收缩秩方法
摘要：收缩秩方法是一种切片采样的变体，能够高效地从具有高度相关参数的多元分布中进行采样。它要求能够计算log密度的梯度。在每一步骤中，它用一个占据了缩小维度子空间的高斯函数来逼近当前切片。在被拒绝的提议处，该逼近的维度会在梯度的正交方向上进行收缩，因为在当前切片之外的点处的梯度往往指向切片。这导致提议分布快速收敛到切片的最长轴的估计值，生成的状态与相关方法生成的状态之间的相关性更小。在描述该方法后，我们将其与其他两种方法在几个分布上进行比较，并获得了有利的结果。
作者：Madeleine B. Thompson and Radford M. Neal
论文ID：1011.4722
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2010-11-23