# Reversible-Jump-Markov-Chain-Monte-Carlo(RJMCMC) with Simulated Annealing
## Introduction
This repo is about using Reversible Jump MCMC(RJMCMC) and Simulated Annealing algorithm(SA) to train Radial Basis Function(RBF) network, so that we can obtain a model with uncertain parameter dimensions. Besides, different model choosing approaches including AIC, BIC, MDL, MAP, HQC, and their performance are compared.
## Code
1. Metropolis-Hastings&Gibbs
Use Metropolis Hastings algorithm and Gibbs Sampling to estimate parameters in 2D Gaussian distribution.
2. RJMCMC
A simple example of Reversible Jump MCMC.
3. RJMCMC+SA
Use RJMCMC and SA to train RBF network.
4. Model Choosing
A comparison between different model choosing criteria, including AIC, BIC, MDL, MAP, HQC.
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带模拟 退火 的 RJMCMC //随机过程_MATLAB_代码_下载
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2022-06-21
11:41:05
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介绍 这个repo是关于使用可逆跳转MCMC(RJMCMC)和模拟退火算法(SA)来训练径向基函数(RBF)网络,这样我们就可以得到一个参数维度不确定的模型。此外,还比较了不同的模型选择方法,包括 AIC、BIC、MDL、MAP、HQC,以及它们的性能。 代码 Metropolis-Hastings&Gibbs 使用 Metropolis Hastings 算法和 Gibbs Sampling 来估计二维高斯分布中的参数。 RJMCMC 可逆跳转 MCMC 的简单示例。 RJMCMC+SA 使用 RJMCMC 和 SA 训练 RBF 网络。 模型选择 不同模型选择标准之间的比较,包括 AIC、BIC、MDL、MAP、HQC。
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收起资源包目录
Reveisible-Jump-Markov-Chain-Monte-Carlo-master.zip (17个子文件)
Reveisible-Jump-Markov-Chain-Monte-Carlo-master
RJMCMC+SA
split.m 2KB
birth.m 1KB
update1.m 1KB
merge.m 2KB
death.m 1KB
RJMCMC_SA.m 3KB
ModelChoosing
update_mu.m 135B
Model1.m 2KB
ChooseModel.m 5KB
MCMC_report.pdf 2.05MB
README.md 776B
RJMCMC
death_exp.m 600B
rjmcmc_exp.m 2KB
update_exp.m 576B
birth_exp.m 570B
Metropolis-Hastings&Gibbs
MH.m 2KB
Gibbs.m 1KB
共 17 条
- 1
资源评论
- weixin_509311232022-11-19资源简直太好了,完美解决了当下遇到的难题,这样的资源很难不支持~
- lijian9812023-06-13总算找到了自己想要的资源,对自己的启发很大,感谢分享~
- 2301_767426422024-01-19这个资源对我启发很大,受益匪浅,学到了很多,谢谢分享~
快撑死的鱼
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