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Erschienen in:
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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Design of Exchange Monte Carlo Method for Bayesian Learning in Normal Mixture Models

verfasst von : Kenji Nagata, Sumio Watanabe

Erschienen in: Advances in Neuro-Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The exchange Monte Carlo (EMC) method was proposed as an improved algorithm of Markov chain Monte Carlo method, and its effectiveness has been shown in spin-glass simulation, Bayesian learning and many other applications. In this paper, we propose a new algorithm of EMC method with Gibbs sampler by using the hidden variable representing the component from which the datum is generated, and show its effectiveness by the simulation of Bayesian learning of normal mixture models.

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Metadaten
Titel
Design of Exchange Monte Carlo Method for Bayesian Learning in Normal Mixture Models
verfasst von
Kenji Nagata
Sumio Watanabe
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Neuro-Information Processing

Print ISBN: 978-3-642-02489-4

Electronic ISBN: 978-3-642-02490-0

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02490-0_85