« Échantillonnage de Gibbs » : différence entre les versions
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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). | L'échantillonnage de Gibbs est une méthode '''[[Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov|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). | ||
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[https://www.apprentissageprofond.org/ | [https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 576] | ||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89chantillonnage_de_Gibbs | [https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89chantillonnage_de_Gibbs Souce : Wikipedia] | ||
Version du 29 février 2020 à 19:44
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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
échantillonnage de Gibbs loc. nom. masc.
Anglais
Gibbs sampling
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
