Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Parallel Metropolis Chains with Cooperative Adaptation
Año:2016
Áreas de investigación
  • Aplicaciones a ingenierías y ciencias de la información,
  • Teoría de probabilidades y procesos estocásticos,
  • Estadística
Datos
Descripción
Monte Carlo methods, such as Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, have become very popular in signal processing over the last years. In this work, we introduce a novel MCMC scheme where parallel MCMC chains interact, adapting cooperatively the parameters of their proposal functions. Furthermore, the novel algorithm distributes the computational effort adaptively, rewarding the chains which are providing better performance and, possibly even stopping other ones. These extinct chains can be reactivated if the algorithm considers it necessary. Numerical simulations show the benefits of the novel scheme.
Internacional
Si
Nombre congreso
2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Shanghai (China)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4799-9988-0
DOI
10.1109/ICASSP.2016.7472423
Fecha inicio congreso
20/03/2016
Fecha fin congreso
25/03/2016
Desde la página
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Título de las actas
Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Luca Martino (Universidade de Sao Paulo)
  • Autor: Víctor Elvira (Universidad Carlos III de Madrid)
  • Autor: David Luengo Garcia (UPM)
  • Autor: Francisco Louzada (Universidade de Sao Paulo)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Teoría de Aproximación Constructiva y Aplicaciones
  • Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones (Provisional)
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