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L'échantillonnage de Gibbs est une méthode '''[[Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov|MCCM]]'''. Étant donnée une distribution de probabilité π sur un univers Ω, cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est π. Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de Ω selon la loi π (on parle d'échantillonnage).
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== Définition ==
L'échantillonnage de Gibbs est une méthode MCMC. Étant donnée une distribution de probabilité π sur un univers Ω, cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est π. Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de Ω selon la loi π (on parle d'échantillonnage).


== Français ==
==Français==
'''Échantillonnage de Gibbs'''
'''échantillonnage de Gibbs'''  
   
   
== Anglais ==
==Anglais==
'''Gibbs sampling'''
'''Gibbs sampling'''


==Sources==
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 page 576]


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[https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89chantillonnage_de_Gibbs Souce : Wikipedia]


[https://www.apprentissageprofond.org/  Source: L'apprentissage profond. Éd.Massot 2018 page 576  ]


[https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89chantillonnage_de_Gibbs  Souce : Wikipedia ]
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{{DEFAULTSORT: Echantillonnage de Gibbs}}

Dernière version du 28 janvier 2024 à 14:08

Définition

L'échantillonnage de Gibbs est une méthode MCCM. Étant donnée une distribution de probabilité π sur un univers Ω, cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est π. Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de Ω selon la loi π (on parle d'échantillonnage).

Français

échantillonnage de Gibbs

Anglais

Gibbs sampling

Sources

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 576

Souce : Wikipedia

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki