Stochastic söka algoritmer inspirerade av fysiska och biologiska system tillämpas på problemet med lärande riktade grafiska sannolikhetsmodeller i närvaro av saknade observationer och dolda variabler. För denna klass av problem tenderar deterministiska sökalgoritmer att stanna vid lokala optima, vilket kräver slumpmässiga omstarter för att få lösningar av godtagbar kvalitet. Vi jämför tre stokastiska sökalgoritmer: en Metropolis-Hastings Sampler (MHS), en evolutionär algoritm (EA), och en ny hybridalgoritm som kallas Population Markov Chain Monte Carlo, eller popMCMC. PopMCMC använder statistiska uppgifter från en population av MHS för att informera förslagsfördelningen för enskilda provtagare i populationen. Experimentella resultat visar att popMCMC och EAS lär sig mer effektivt än MHS utan informationsutbyte. Populationer av MCMC-provtagare uppvisar mer mångfald än populationer som utvecklas enligt EA som inte uppfyller fysikinspirerade lokala reversibilitetsvillkor.
MRF uppskattas med en population Markov Chain Monte Carlo algoritm REF.
Population Markov Chain Monte Carlo
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}