I detta dokument föreslår vi en adaptiv algoritm som iterativt uppdaterar både vikter och komponentparametrar av en blandning betydelse provtagningstäthet för att optimera prestanda av betydelse provtagning, mätt med ett entropikriterium. Metoden, som kallas M-PMC, visas vara tillämplig på en bred klass av betydelse provtagning densiteter, som omfattar i synnerhet blandningar av multivariat Student t fördelningar. Det föreslagna systemets resultat studeras på såväl artificiella som verkliga exempel, vilket särskilt belyser fördelarna med en ny Rao-Blackwelliseringsanordning som lätt kan införlivas i uppdateringssystemet.
REF använder istället ett entropikriterium för att lära sig vikterna och komponentparametrarna för en provtagningsdensitet av blandningsvikt.
Adaptive Importance Sampling in General Mixture Classes
{'venue': 'Statistics and Computing 18, 4 (2008) 447-459', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}