Orthogonal MCMC algorithms

Martino, Luca; Elvira Arregui, Víctor; Luengo García, David; Artés Rodríguez, Antonio y Corander, Jukka (2014). Orthogonal MCMC algorithms. En: "2014 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP 14)", 29/06/2014 - 02/07/2014, Gold Coast (Australia). ISBN 978-1-4799-4975-5. pp. 364-367.

Descripción

Título: Orthogonal MCMC algorithms
Autor/es:
  • Martino, Luca
  • Elvira Arregui, Víctor
  • Luengo García, David
  • Artés Rodríguez, Antonio
  • Corander, Jukka
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 2014 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP 14)
Fechas del Evento: 29/06/2014 - 02/07/2014
Lugar del Evento: Gold Coast (Australia)
Título del Libro: 2014 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP)
Fecha: 2014
ISBN: 978-1-4799-4975-5
Materias:
Palabras Clave Informales: Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Parallel Chains, Population Monte Carlo, Bayesian inference.
Escuela: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Monte Carlo (MC) methods are widely used in signal processing, machine learning and stochastic optimization. A well-known class of MC methods are Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. In this work, we introduce a novel parallel interacting MCMC scheme, where the parallel chains share information using another MCMC technique working on the entire population of current states. These parallel ?vertical? chains are led by random-walk proposals, whereas the ?horizontal? MCMC uses a independent proposal, which can be easily adapted by making use of all the generated samples. Numerical results show the advantages of the proposed sampling scheme in terms of mean absolute error, as well as robustness w.r.t. to initial values and parameter choice.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaCOMONSENS (CSD2008-00010)Sin especificarSin especificarSin especificar
Gobierno de EspañaALCIT (TEC2012-38800-C03-01)Sin especificarSin especificarSin especificar
Gobierno de EspañaDIS- SECT (TEC2012-38058-C03-01)Sin especificarSin especificarSin especificar
Gobierno de EspañaCOMPREHENSION (TEC2012-38883- C02-01)Sin especificarSin especificarSin especificar

Más información

ID de Registro: 36434
Identificador DC: http://oa.upm.es/36434/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:36434
URL Oficial: http://www.ee.unimelb.edu.au/SSP2014/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 28 Mar 2016 16:53
Ultima Modificación: 28 Mar 2016 16:53
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