HamiltonianSampler class

Сэмплер Гамильтонова Монте-Карло (HMC)

расширьте все на странице

Описание

Сэмплер Гамильтонова Монте-Карло (HMC) является основанной на градиенте Цепью Маркова сэмплер Монте-Карло, который можно использовать, чтобы сгенерировать выборки от плотности вероятности P(x). Выборка HMC требует спецификации log P(x) и его градиента.

x вектора параметра должен быть неограничен, означая, что каждый элемент x может быть любым вещественным числом. К ограниченным параметрам выборки преобразуйте эти параметры в неограниченные переменные перед использованием сэмплера HMC.

После создания сэмплера можно вычислить MAP (максимум по опыту) точечные оценки, настроить сэмплер, чертить выборки и проверять диагностику сходимости с помощью методов этого класса. Для примера этого рабочего процесса смотрите, что Байесова Линейная регрессия Использует гамильтонов Монте-Карло.

Конструкция

hmc = hmcSampler(logpdf,startpoint) создает сэмплер Гамильтонова Монте-Карло (HMC), возвращенный как HamiltonianSampler объект. logpdf указатель на функцию, который оценивает логарифм плотности вероятности распределения равновесия и его градиента. Вектор-столбец startpoint начальная точка, с которой можно запустить выборку HMC.

hmc = hmcSampler(___,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Задайте аргументы пары "имя-значение" после всех других входных параметров.

Входные параметры

развернуть все

Логарифм целевой плотности и ее градиента, определенного функцией указателя.

logpdf должен возвратить два выходных аргумента: [lpdf,glpdf] = logpdf(X). Здесь, lpdf основная-e логарифмическая плотность вероятности (до аддитивной постоянной), glpdf градиент логарифмической плотности и точка X вектор-столбец с тем же числом элементов как startpoint.

Входной параметр X к logpdf должно быть неограничено, означая что каждый элемент X может быть любое вещественное число. Преобразуйте любого ограниченные параметры выборки в неограниченные переменные перед использованием сэмплера HMC.

Если 'UseNumericalGradient' значение установлено к true, затем logpdf не должен возвращать градиент как второй выход. Используя числовой градиент может быть легче начиная с logpdf не должен вычислять градиент, но он может сделать выборку медленнее.

Типы данных: function_handle

Начальная точка, чтобы начать производить от, заданный как числовой вектор-столбец.

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'VariableNames',{'Intercept','Beta'},'MassVectorTuningMethod','hessian' задает имена переменных выборки и массовый настраивающий метод вектора, чтобы быть 'hessian'.

Размер шага гамильтоновой динамики, заданной как разделенная запятой пара, состоящая из 'StepSize' и положительная скалярная величина.

Чтобы предложить новое состояние для Цепи Маркова, сэмплер HMC интегрирует гамильтонову динамику с помощью интегрирования чехарды. Этот аргумент управляет размером шага того интегрирования чехарды.

Можно автоматически настроить размер шага с помощью tuneSampler.

Пример: 'StepSize',0.2

Количество шагов гамильтоновой динамики, заданной как разделенная запятой пара, состоящая из 'NumSteps' и положительное целое число.

Чтобы предложить новое состояние для Цепи Маркова, сэмплер HMC интегрирует гамильтонову динамику с помощью интегрирования чехарды. Этот аргумент управляет количеством шагов того интегрирования чехарды.

Можно автоматически настроить количество шагов с помощью tuneSampler.

Пример: 'NumSteps',20

Массовый вектор переменных импульса, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'MassVector' и числовой вектор-столбец с положительными значениями и той же длиной как startpoint.

“Массы” переменных импульса, сопоставленных с переменными интереса, управляют гамильтоновой динамикой в каждом предложении по Цепи Маркова.

Можно автоматически настроить массовый вектор с помощью tuneSampler.

Пример: 'MassVector',rand(3,1)

Метод для дрожания размера шага и количества шагов, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'JitterMethod' и одно из следующего:

ЗначениеОписание
'jitter-both'

Случайным образом дрожите размер шага и количество шагов для каждой траектории чехарды.

'jitter-numsteps'

Дрожание только количество шагов каждой траектории чехарды.

'none'

Не выполните дрожание.

С дрожанием сэмплер случайным образом выбирает размер шага или количество шагов каждой траектории чехарды как значения, меньшие, чем 'StepSize' и 'NumSteps' значения. Используйте дрожание, чтобы улучшить устойчивость интегрирования чехарды гамильтоновой динамики.

Пример: 'JitterMethod','jitter-both'

Метод для настройки размера шага сэмплера, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'StepSizeTuningMethod' и 'dual-averaging' или 'none'.

Если 'StepSizeTuningMethod' значение установлено к 'dual-averaging', затем tuneSampler настраивает размер шага чехарды сэмплера HMC, чтобы достигнуть определенного приемного отношения для фиксированного значения продолжительности симуляции. Продолжительность симуляции равняется размеру шага, умноженному на количество шагов. Чтобы установить целевое приемное отношение, используйте 'TargetAcceptanceRatio' аргумент пары "имя-значение" tuneSampler метод.

Пример: 'StepSizeTuningMethod','none'

Метод для настройки вектора массы сэмплера, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'MassVectorTuningMethod' и одно из следующих значений

ЗначениеОписание
'iterative-sampling'

Настройте MassVector через последовательные приближения путем рисования выборок с помощью последовательности массовых векторных оценок.

'hessian'

Установите MassVector равняйтесь отрицательному диагональному Гессиану logpdf в startpoint.

'none'

Не выполните настройку MassVector.

Чтобы выполнить настройку, используйте tuneSampler метод.

Пример: 'MassVectorTuningMethod','hessian'

Отметьте для проверки аналитического градиента, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'CheckGradient' и любой true (или 1) или false (или 0).

Если 'CheckGradient' true, затем сэмплер вычисляет числовой градиент в startpoint и сравнивает его с аналитическим градиентом, возвращенным logpdf.

Пример: 'CheckGradient',true

Выборка имен переменных, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'VariableNames' и массив строк или массив ячеек из символьных векторов. Элементы массива должны быть уникальными. Длина массива должна совпасть с длиной startpoint.

Предоставьте 'VariableNames' значение, чтобы пометить компоненты вектора вы хотите к выборке с помощью сэмплера HMC.

Пример: 'VariableNames',{'Intercept','Beta'}

Отметьте для использования числового градиента, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'UseNumericalGradient' и любой true (или 1) или false (или 0).

Если вы устанавливаете 'UseNumericalGradient' значение к true, затем сэмплер HMC численно оценивает градиент от логарифмической плотности, возвращенной logpdf. В этом случае, logpdf функция не должна возвращать градиент логарифмической плотности как второй выход. Используя числовой градиент делает HMC, производящий медленнее.

Пример: 'UseNumericalGradient',true

Свойства

развернуть все

Размер шага гамильтоновой динамики, заданной как положительная скалярная величина.

Чтобы предложить новое состояние для Цепи Маркова, сэмплер HMC интегрирует гамильтонову динамику с помощью интегрирования чехарды. Значение этого свойства управляет размером шага того интегрирования чехарды.

Количество шагов гамильтоновой динамики, заданной как положительное целое число.

Чтобы предложить новое состояние для Цепи Маркова, сэмплер HMC интегрирует гамильтонову динамику с помощью интегрирования чехарды. Значение этого свойства управляет количеством шагов того интегрирования чехарды.

Массовый вектор переменных импульса, заданных как числовой вектор-столбец с положительными значениями и той же длиной как startpoint.

“Массы” переменных импульса, сопоставленных с переменными интереса, управляют гамильтоновой динамикой в каждом предложении по Цепи Маркова.

Метод для дрожания размера шага и количества шагов, заданных как одно из следующих значений.

ЗначениеОписание
'jitter-both'

Случайным образом дрожите размер шага и количество шагов каждой траектории чехарды.

'jitter-numsteps'

Дрожание только количество шагов каждой траектории чехарды.

'none'

Не выполните дрожание.

С дрожанием сэмплер случайным образом выбирает размер шага или количество шагов каждой траектории чехарды как значения, меньшие, чем 'StepSize' и 'NumSteps' значения. Используйте дрожание, чтобы улучшить устойчивость интегрирования чехарды гамильтоновой динамики.

Метод для настройки размера шага сэмплера, заданного как 'dual-averaging' или 'none'.

Если StepSizeTuningMethod равняется 'dual-averaging', затем tuneSampler настраивает размер шага чехарды сэмплера HMC, чтобы достигнуть определенного приемного отношения для фиксированного значения продолжительности симуляции. Продолжительность симуляции равняется размеру шага, умноженному на количество шагов. Чтобы установить целевое приемное отношение, используйте 'TargetAcceptanceRatio' аргумент пары "имя-значение" tuneSampler метод.

Метод для настройки вектора массы сэмплера, заданного как одно из следующих значений.

ЗначениеОписание
'iterative-sampling'

Настройте MassVector через последовательные приближения путем рисования выборок с помощью последовательности массовых векторных оценок.

'hessian'

Установите MassVector равняйтесь отрицательному диагональному Гессиану logpdf в startpoint.

'none'

Не выполните настройку MassVector.

Чтобы выполнить настройку, используйте tuneSampler метод.

Логарифм целевой плотности и ее градиента, определенного функцией указателя.

LogPDF возвращает два выходных аргумента: [lpdf,glpdf] = LogPDF(X). Здесь, lpdf основная-e логарифмическая плотность вероятности (до аддитивной постоянной) и glpdf градиент логарифмической плотности в точке X. Входной параметр X должен быть вектор-столбец с тем же числом элементов как StartPoint свойство.

Если вы устанавливаете 'UseNumericalGradient' значение к true при создании сэмплера, затем LogPDF возвращает числовой градиент в glpdf.

Начальная точка, чтобы начать производить от, заданный как числовой вектор-столбец.

Выборка имен переменных, заданных как массив ячеек уникальных векторов символов.

Методы

диагностикаЦепь Маркова диагностика Монте-Карло
drawSamplesСгенерируйте Цепь Маркова с помощью Гамильтонова Монте-Карло (HMC)
estimateMAPОцените максимум логарифмической плотности вероятности
tuneSampler Настройте сэмплер Гамильтонова Монте-Карло (HMC)

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте сэмплер Гамильтонова Монте-Карло (HMC) к выборке от нормального распределения.

Во-первых, сохраните функциональный normalDistGrad на пути MATLAB®, который возвращает многомерную нормальную логарифмическую плотность вероятности и ее градиент (normalDistGrad задан в конце этого примера). Затем вызовите функцию с аргументами, чтобы задать logpdf входной параметр к hmcSampler функция.

means = [1;-3];
standevs = [1;2];
logpdf = @(theta)normalDistGrad(theta,means,standevs);

Выберите начальную точку для сэмплера HMC.

startpoint = randn(2,1);

Создайте сэмплер HMC и отобразите его свойства.

smp = hmcSampler(logpdf,startpoint);
smp
smp = 
  HamiltonianSampler with properties:

                  StepSize: 0.1000
                  NumSteps: 50
                MassVector: [2x1 double]
              JitterMethod: 'jitter-both'
      StepSizeTuningMethod: 'dual-averaging'
    MassVectorTuningMethod: 'iterative-sampling'
                    LogPDF: @(theta)normalDistGrad(theta,means,standevs)
             VariableNames: {2x1 cell}
                StartPoint: [2x1 double]

normalDistGrad функция возвращает логарифм многомерной нормальной плотности вероятности со средними значениями в Mu и стандартные отклонения в Sigma, заданный как скаляры или столбцы векторизовал ту же длину как startpoint. Вторым выходным аргументом является соответствующий градиент.

function [lpdf,glpdf] = normalDistGrad(X,Mu,Sigma)
Z = (X - Mu)./Sigma;
lpdf = sum(-log(Sigma) - .5*log(2*pi) - .5*(Z.^2));
glpdf = -Z./Sigma;
end

Смотрите также

Функции

Темы

Введенный в R2017a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте