摘要：马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法广泛应用于水文学和其他领域，用于贝叶斯框架中的后验推理。正确构造的 MCMC 采样器可以保证收敛到正确的极限分布，但收敛可能非常慢。虽然大多数研究的重点是改进用于在马尔可夫链中生成试验移动的提案分布，但这项工作的重点是有效地为基于群体的 MCMC 采样器找到初始群体，以加速收敛。四个案例研究，包括两个水文模型，被用来证明使用多级单链接隐式过滤随机全局优化来初始化种群，既降低了总体计算成本，又显着增加了在约束条件下找到正确极限分布的机会。固定的计算预算。
Vladimir Vapnik: Predicates, Invariants, and the Essence of Intelligence
Vladimir Vapnik 是支持向量机、支持向量聚类、VC 理论和统计学习中许多基础思想的共同发明者。他出生于苏联，曾在莫斯科控制科学研究所工作，后来在美国工作，在 AT&T、NEC 实验室、Facebook AI 研究中心工作，现在是哥伦比亚大学的教授。他的作品已被引用超过 200,000 次。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜
Optimization Algorithms for Machine Learning
我一直在 Coursera 上学习 Andrew Ng 的深度学习专项课程。我已经完成了该专项课程 5 门课程中的第 1 门（神经网络和深度学习）。我正在学习第 2 门课程，即改进深度学习。这是一门非常有趣的课程，深入探讨了超参数调整、正则化和优化技术。1. 什么是优化算法？它们使您能够更快地训练神经网络，因为应用机器学习是一个非常经验的过程，这些算法有助于有效地达到优化结果。让我们开始研究具有更复杂版本的梯度下降的优化算法。1.1 批量与小批量梯度下降一般来说，梯度下降会遍历整个训练示例集（#m），并向全局最小值迈出一步。这也称为批量梯度下降。这有点低效，因为它要求我们先遍历所有训练示例，然
