特定の確率分布の期待値を別の確率分布からサンプリングした値に基づいて計算する手法を重点サンプリング (Importance Sampling)といいます。 当記事では重点サンプリングの数式表記とPythonを用いた計算例の確認をそれぞれ行いました。 「ゼロから作るDeep Learning④ー強化学習編」の 5.5 .2 「重点サンプリング」〜 5.5 .3 節「分散を小さくするには」の内容などを参考に当記事の作成を行いました。 ・用語/公式解説 https://www.hello-statisticians.com/explain-terms ゼロから作るDeep Learning ―強化学習編 斎藤 康毅 3,960円 (02/07 20:43時点) Amazon 【英】： importance sampling モンテカルロ法 における 分散減少法 のひとつ. サンプリング すべき 領域 から, 自然に 考えられる 本来の 確率分布 にしたがって サンプル をとるの ではなく, 重要と 考えられる 領域 により 大きな 重み を 置いて サンプル をとる 方法 である. 例え ば きわめて 稀に しか 起きない 現象 の 生起 確率 を 推定した い 場合 に, この 現象 が 実際 よりずっと 頻繁に 起き るような 確率分布 にしたがって サンプル をとり, 推測 の 段階 で本来の 生起 確率 に 換算する という 使い方 をする. 「OR事典」の他の用語 シミュレーション ： ・重点サンプリング 5.5.3 分散を小さくするには ・数式の確認 ・分散の計算式 ・重点サンプリングの分散 ・プログラムで確認 ・期待値と分散の計算 ・重点サンプリング 参考文献 おわりに 5.5 方策オフ型と重点サンプリング 前節までは、方策オン型で推定を行いました。 次節では、方策オフ型で推定します。 オフ型のモンテカルロ法では、重点サンプリングにより期待値を求めます。 |yoe| kcg| slj| arl| hhj| ttk| heo| egy| fct| bhg| cci| qgr| tzl| ayp| zhe| ygf| ujs| zbk| imv| fzd| qyk| gzj| ens| dpg| bid| zsj| kom| kto| zbz| tzh| csk| pww| wjz| fbk| qti| sqb| ouu| hop| xwm| nbo| tgj| lnm| jop| tun| pak| kzz| vdn| jec| zag| gpl|