신경망에서의 Hybrid Monte Carlo와 베이지안 학습
전성해
인하대학교 통계학과
March 31, 2001 10:30 am
Hybrid Monte Carlo 알고리즘에 의한 sampling은 기존의 Gibbs Sampling이나 Metropolis 알고리즘에 비해서 적은 수의 Sampling 작업으로도 독립적인 표본을 추출할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 베이지안 신경망의 결과인 예측분포의 기대값을 정확히 구하기 위하여 이용된다.
통계적 대체 모형을 사용하는 기존의 베이지안 신경망과는 달리 신경망의 가중치에 대해서 직접 베이지안의 학습을 적용하는 신경망 모형을 제안한다. 이 신경망 모형은 값에 의한 가중치 갱신이 아니고 분포에 의한 갱신이 이루어 지며, 휴리스틱스에 이용될 수 있다.
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Last update: March 29, 2001
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