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文件名称:ReversibleJumpMCMCSimulatedAnneaing

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This demo nstrates the use of the reversible jump MCMC simulated annealing for neural networks. This algorithm enables us to maximise the joint posterior distribution of the network parameters and the number of basis function. It performs a global search in the joint space of the parameters and number of parameters, thereby surmounting the problem of local minima. It allows the user to choose among various model selection criteria, including AIC, BIC and MDL
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/report5.log
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/report5.pdf
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/report5.ps
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/gengamma.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/rjCubic.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/rjdemo1sa.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/rjGaussian.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/rjMultiquadric.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/rjsann.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/rjtpSpline.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/sarBirth.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/sarDeath.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/sarMerge.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/sarRW.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/sarSplit.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa/sarUpdate.m
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing/rjMCMCsa
Reversible Jump MCMC Simulated Annealing
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