기각 샘플링(rejection sampling)
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- Опубликовано: 20 сен 2024
- 글로 정리된 곳: angeloyeo.gith...
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[마이크]
Rode NT USB 마이크
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[캡쳐 프로그램]
oCam
블로그가 있으신 걸 이제 알았는데, 들어가보니 정말 좋네요!
저도 나중에 홈피나 블로그 하나 만들어서 자료를 정리해둘까 생각이 들었습니다.
선생님 안녕하세요? 오랜만입니다. 잘 지내시죠?
블로그에 글을 정리해두는건 정말 의미있는 결정이었던 것 같습니다 ㅎ
글로 다시 정리하고 나면, 저보다 더 잘 아시겠지만, 어떤 부분에서 제 이해가 부족했는지도 다시 한번 정리할 수 있는 기회가 되어서 더 좋기도 하더군요 ㅎㅎ
아마 선생님이시라면 더 잘 정리하실 것 같습니다 ㅎㅎ 그리고 그 글이 다른 많은 분들에게도 좋은 영향을 주겠지요 ㅎㅎ
두 거장분들의 말씀에 좋아요 누르고 갑니다~
감사합니다... 이렇게 직관적으로 이해할 수 있는 내용을.. 왜 교수님은....
이해하고 나니, P(accept|Y) = f(Y)/Mg(Y), Y~g(t)가 단박에 이해되네요... 감사합니다...
강의가 아주 좋네요 ㅎㅎ 이걸 들으니 MCMC부터 샘플링 개념이 확 잡히는 느낌입니다 ㅎㅎ 물론 어렵지만 ㅋㅋ ㅠ
화이팅입니다~~ ㅎㅎ 좋게 봐주셔서 감사합니다 ㅎㅎ
우아!! 결혼하고 갑자기 돌아오셨따!!!!!
환영해주셔서 감사합니다 ^^~ ㅎㅎ
강의 중 궁금한게 있어 여쭤봅니다. 강의중 아바타 제너레이터와 갠에대해서 잠시 말씀하셨는데
만약 이때 랜덤으로 설정시 프로퍼티들 각각은 독립적인 것으로 가정해서 추출하는것이겠죠?
그럼 이런 프로퍼티들 간의 상호 상관성이 존재한다고 즉 약간의 스타일링(프로퍼티 1이 A일때 프로퍼티2는 C이거나 D일 확률이 0.3, 0.7이런식으로) 이
가정 된다고 할수도 있겠죠?
그럼 이런 경우와 이들 프로퍼티간의 산정 프로세스를 상관성이 개입되지 않았을 때를 비교해서
개념과 적용가능한 방법들을 간단히 설명해 주실 수 있나요? 아무래도 베이지안 추론이나 베이지안 네트워크 이런방식이 쓰이겠죠?
나이브 베이즈가 대표적으로 각 프로퍼티들을 독립적으로 산정하는 경우입니다.
말씀하신대로 상관성 혹은 조건 확률늘 넣어주면 조건부 확률의 체인 룰이 엄청나게 길어지면 됩니다. 저도 베이지언 네트워크 말고는 딱히 생각이 안나네요.
안녕하세요. 좋은 강의 정말 감사합니다. MCMC와의 차이점이라면, 이 rejection sampling은 target 함수를 알아야 할 수 있는 것이지요? 그래서 M*함수의 값을 구할 수 있는 것이고요?
안녕하세요. 제 대답은 아니오입니다. 어떤 sampling method이건 간에 pdf를 몰라서 sampling을 할 수 없는 것이 아니라 inverse CDF를 계산하기 어렵기 때문에 다양한 sampling method가 나오는 것입니다.
rejection sampling의 경우에는 target distribution을 커버할 수 있을 만큼 큰 함수를 이용해 propose하는것이 특징일 뿐 꼭 target 함수를 알아야만 rejection sampling할 수 있다고 말하는 것은 틀린 말인 것 같습니다.
@@AngeloYeo 답변 감사드립니다. MCMC든 rejection sampling이든, pdf를 알더라도, 적분이 어렵기 때문에 샘플링 용도로 사용된다는 말씀이시지요? 한가지 더 궁금한 점은, 실제로는 데이터 수가 너무 많거나 여타 다른 이유로 pdf의 형태만 짐작할 뿐, 정확한 형태는 알지 못하는 경우도 있을 것 같은데요... 즉 함수의 형태를 찾기 위한 방안으로 mcmc나 rejection sampling을 사용할 수도 있나요?
반갑습니다~~ㅋ 아~ 지난 학기 기말 프로젝트가 기각 샘플링 관련된거였는데~~ㅋㅋ 아쉽네여 ㅎㅎ
안녕하세요~ 아 타이밍이 아쉬웠네요 ㅎㅎ 그래도 잘 해내셨으리라 믿습니다 😁😁
결국 제안분포로부터 임의의 타겟분포를 샘플링을 통해 추정할 수 있다는 의미로 해석하면 될까요?
아니요... 타겟분포의 수식이나 샘플링 룰은 알아야 합니다. 그리고 이 이론은 분포의 추정에 관한 이론도 아닙니다.
너무감사합니다!
해밀토니안 영상 만들어주세요 ㅜㅜ
저도 헤밀토니안이 성능이 워낙 좋기도 하고 시각적으로 신기하기도 해서 한번 공부해보고 싶었는데... 알아봐야겠습니다 ㅎㅎ
@@AngeloYeo 와!!! 사랑합니다
I have number rejection syndrome
lol. Sorry about that bro
@@AngeloYeo Blizzard is coming
기가 맥히네여
우와~MCMC!!!
몇개월째 묵혀두고만 있던 MCMC 입니다 ㅠ.ㅠ 한번 준비해보려고 합니다 ㅎㅎ
감사합니다
어서오세용 ^^~