Fugu-MT 論文翻訳(概要): The data augmentation algorithm

論文の概要: The data augmentation algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10464v1
Date: Sat, 15 Jun 2024 01:51:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 00:22:43.647736
Title: The data augmentation algorithm
Title（参考訳）: データ拡張アルゴリズム
Authors: Vivekananda Roy, Kshitij Khare, James P. Hobert,
Abstract要約: データ拡張(DA)アルゴリズムはマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムであり、難解な確率分布からサンプリングするために使われる。本稿では,DA MCMCアルゴリズムの理論的基礎,方法論的実装,多種多様な応用について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.588066191024883
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The data augmentation (DA) algorithms are popular Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms often used for sampling from intractable probability distributions. This review article comprehensively surveys DA MCMC algorithms, highlighting their theoretical foundations, methodological implementations, and diverse applications in frequentist and Bayesian statistics. The article discusses tools for studying the convergence properties of DA algorithms. Furthermore, it contains various strategies for accelerating the speed of convergence of the DA algorithms, different extensions of DA algorithms and outlines promising directions for future research. This paper aims to serve as a resource for researchers and practitioners seeking to leverage data augmentation techniques in MCMC algorithms by providing key insights and synthesizing recent developments.
Abstract（参考訳）: データ拡張(DA)アルゴリズムはマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムであり、しばしば難解な確率分布からサンプリングするために使われる。本稿では,DA MCMCアルゴリズムを包括的に調査し,その理論的基礎,方法論的実装,頻繁な統計学およびベイズ統計学における多様な応用について述べる。本稿では,DAアルゴリズムの収束特性を研究するためのツールについて述べる。さらに、DAアルゴリズムの収束速度を加速するための様々な戦略、DAアルゴリズムの異なる拡張、将来の研究に向けた有望な方向性の概要を含む。本稿では,MCMCアルゴリズムにおけるデータ拡張手法の活用を目指す研究者や実践者のための資料として,最近の研究成果の鍵となる洞察と合成を提供することを目的としている。

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