En av de största bristerna i Markov kedjan Monte Carlo provtagare är deras oförmåga att blanda mellan olika lägen i måldistributionen. I detta dokument visar vi att förhandskunskap om placeringen av dessa lägen kan införlivas i MCMC sampler genom att införa mode-shopping rörelser som uppfyller detaljerad balans. Den föreslagna provtagningsalgoritmen utforskar lokallägesstruktur genom lokala MCMC-rörelser (t.ex. diffusion eller Hybrid Monte Carlo) men dessutom representerar den relativa styrkan hos de olika lägen korrekt med hjälp av en uppsättning globala drag. Denna'mode-hopping' MCMC sampler kan ses som en generalisering av dartmetoden [1]. Vi illustrerar metoden för att lära Markov slumpmässiga fält och utvärdera det mot sfäriska dart algoritm på en "verklig värld" vision tillämpning av sluta 3-D människokroppen pose distributioner från 2-D bildinformation.
REF beskriver metoder för hoppning mellan lägen om lägena för lägena är kända för provtagaren i förväg.
Generalized Darting Monte Carlo
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}