Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Geels, Vincent"'
Autor:
Geels, Vincent M.
In recent decades, Bayesian researchers have often utilized continuous latent variable formulations in problems involving discrete spaces. While powerful, viable implementations of a continuous latent variable mechanism are not always straightforward
Motivated by the problem of exploring discrete but very complex state spaces in Bayesian models, we propose a novel Markov Chain Monte Carlo search algorithm: the taxicab sampler. We describe the construction of this sampler and discuss how its inter
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.07313
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Geels, Vincent1 (AUTHOR) geels.1@osu.edu, Pratola, Matthew T.1 (AUTHOR), Herbei, Radu1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Statistical Computation & Simulation. Mar2023, Vol. 93 Issue 5, p753-774. 22p.
