要約: Bayesian Learning via Stochastic Gradient Langevin Dynamics
https://www.ics.uci.edu/~welling/publications/papers/stoclangevin_v6.pdf 著者はMax WellingとYee Whye Tehの二人。 θをモデルパラメータとしてもつxの確率分布p(x|θ)を考える。 またθは事前分布p(θ)を持つとする。 データX={x1, x2, …, xN}を観測した場合に得られるθの事後分布p(θ|X)からパラメータθをサンプリングす…
