MCMC的介绍，TAP、AIS、RTS算法的实现以估计RBM的配分函数_代码_pdf_下载
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马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)是一种通过在复杂模型中模拟来估计统计量的技术。受限玻尔兹曼机（RBM）是机器学习领域的关键模型。然而，训练大型 RBM 模型将包括难以计算的配分函数，即 Z(θ)。这个问题引起了人们对使用 MCMC 方法进行估计的工作的兴趣。在本文中，我们首先进行了Metropolis-Hastings 算法，这是最流行的采样方法之一，并分析了它的正确性和性能，以及接受率的选择。然后我们实现三种算法：TAP、AIS、RTS, 来估计 RBM 模型的配分函数。我们的工作不仅介绍了可用的算法，而且系统地比较了它们之间的性能和差异。我们力求提供 MCMC 领域的整体观点
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