« Échantillonnage de Gibbs » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte — « Source: L'apprentissage profond. Éd.Massot 2018 » par « Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 ») |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== en construction == | ==en construction== | ||
[[Catégorie:Vocabulaire]] | [[Catégorie:Vocabulaire]] | ||
[[Catégorie:App-profond-livre]] | [[Catégorie:App-profond-livre]] | ||
| Ligne 5 : | Ligne 5 : | ||
[[Catégorie:Scotty]] | [[Catégorie:Scotty]] | ||
== Définition == | ==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). | 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). | ||
== Français == | ==Français== | ||
''' | '''échantillonnage de Gibbs''' <small>loc. nom. masc.</small> | ||
== Anglais == | ==Anglais== | ||
'''Gibbs sampling''' | '''Gibbs sampling''' | ||
| Ligne 17 : | Ligne 17 : | ||
<small> | <small> | ||
[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 20:44
en construction
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
