多元伯努利模型是否有合适的建议分布?
例如,我想从一个概率分布中抽样
p(x) = p*(x) / Z;
其中 x = {0,1}^M,Z 是归一化常数,直接抽取独立样本是不可行的,因此我转而使用 MCMC。
对于多元连续数据,使用高斯分布作为建议分布是显而易见的。对于这种二进制类型的数据,有没有合适的建议分布?
附注:我不想使用吉布斯采样,因为对我来说它太慢了。
谢谢
回答:
我想我找到了我想要的,这出现在去年的 NIPS 会议上:
“用于二元分布的辅助变量精确哈密顿蒙特卡洛采样器”
Ari Pakman 等人
http://www.stat.columbia.edu/~liam/research/pubs/pakman-exact-binary-hmc.pdf