Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Adaptive population importance samplers: A general perspective
Año:2016
Áreas de investigación
  • Aplicaciones a ingenierías y ciencias de la información,
  • Teoría de probabilidades y procesos estocásticos,
  • Estadística
Datos
Descripción
Importance sampling (IS) is a well-known Monte Carlo method, widely used to approximate a distribution of interest using a random measure composed of a set of weighted samples generated from another proposal density. Since the performance of the algorithm depends on the mismatch between the target and the proposal densities, a set of proposals is often iteratively adapted in order to reduce the variance of the resulting estimator. In this paper, we review several well-known adaptive population importance samplers, providing a unified common framework and classifying them according to the nature of their estimation and adaptive procedures. Furthermore, we interpret the underlying motivation for the different adaptation schemes, opening the door for novel and more efficient algorithms. Finally, we compare the performance of different algorithms available in the literature through a toy example.
Internacional
Si
Nombre congreso
2016 IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Río de Janeiro (Brasil)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-5090-2103-1
DOI
10.1109/SAM.2016.7569668
Fecha inicio congreso
10/07/2016
Fecha fin congreso
13/07/2016
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Título de las actas
Proceedings of the 2016 IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM)
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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