এমসিএমসি পদ্ধতিগুলির কি বড় আকারের অধ্যয়ন হয়েছে যা পরীক্ষার ঘনত্বের স্যুটটিতে বিভিন্ন বিভিন্ন অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্সের তুলনা করে? আমি রিওস এবং সহিনিডিসের কাগজ (২০১৩) এর সমতুল্য কিছু নিয়ে ভাবছি , যা পরীক্ষার বিভিন্ন শ্রেণির বহু সংখ্যক ডেরাইভেটিভ-মুক্ত ব্ল্যাক-বাক্স অপটিমাইজারের একটি সম্পূর্ণ তুলনা।
এমসিএমসির জন্য, পারফরম্যান্সটি অনুমান করা যায়, যেমন, ঘনত্ব মূল্যায়নের জন্য কার্যকর সংখ্যার নমুনা (ইএসএস), বা অন্য কোনও উপযুক্ত মেট্রিক।
কয়েকটি মন্তব্য:
আমি প্রশংসা করি যে পারফরম্যান্স দৃ p ়ভাবে লক্ষ্য পিডিএফের বিবরণের উপর নির্ভর করবে , তবে একটি অনুরূপ (সম্ভবত অভিন্ন নয়) তর্কটি অপ্টিমাইজেশনের জন্য ধারণ করে এবং তবুও বেঞ্চমার্ক ফাংশন, স্যুট, প্রতিযোগিতা, কাগজপত্র ইত্যাদির আধিক্য রয়েছে যা বেঞ্চমার্কিং অপ্টিমাইজেশানের সাথে সম্পর্কিত আলগোরিদিম।
এছাড়াও, এটি সত্য যে MCMC অপেক্ষাকৃত তুলনায় অপেক্ষাকৃত তুলনায় অনেক বেশি যত্ন এবং টিউনিং প্রয়োজন ব্যবহারকারী থেকে পৃথক। তবুও, এখন বেশ কয়েকটি এমসিসিসি পদ্ধতি রয়েছে যার জন্য খুব কম বা কোনও সুরের প্রয়োজন নেই: যে পদ্ধতিগুলি বার্ন-ইন পর্বের সাথে স্যাম্পলিংয়ের সময় অভিযোজিত হয় বা মাল্টি- স্টেটকে (যেমন এনসেম্বলও বলা হয় ) পদ্ধতিগুলি (যেমন এমসি ) একাধিক ইন্টারেক্টিভ চেইনগুলি বিকশিত করে এবং ব্যবহার করে স্যাম্পলিং গাইড করার জন্য অন্যান্য চেইন থেকে তথ্য।
আমি বিশেষভাবে স্ট্যান্ডার্ড এবং মাল্টি-স্টেটের (ওরফে এনম্বেল) পদ্ধতির মধ্যে তুলনা করতে আগ্রহী। বহু-রাষ্ট্রের সংজ্ঞার জন্য, ম্যাকের বইয়ের 30.6 ধারা দেখুন :
একটি বহু-রাষ্ট্র পদ্ধতিতে, একাধিক প্যারামিটার ভেক্টরগুলি maintained রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়; তারা পৃথকভাবে মেট্রোপলিস এবং গিবস হিসাবে চালিত অধীনে বিবর্তিত; ভেক্টরদের মধ্যেও ইন্টারঅ্যাকশন রয়েছে।
- এই প্রশ্নের উত্স এখানে থেকে ।
হালনাগাদ
- মাল্টি-স্টেটের ওরফে এনসেম্বল পদ্ধতিগুলি আকর্ষণীয়ভাবে গ্রহণের জন্য, গেলম্যানের ব্লগে বব কার্পেন্টারের এই ব্লগ পোস্টটি এবং এই সিভি পোস্টকে উল্লেখ করে আমার মন্তব্য দেখুন ।