坐标平面上的三点,A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1),假设有概率分布 p(x,y)P(X=x,Y=y) 联合概率),则根据联合概率与条件概率的关系,则有如下两个等式:



{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)

因此有:

p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1,y2)p(y1|x1)

对于此坐标平面上的三点而言,即为:p(A)p(y2|x1)=p(B)p(y1|x1),其本质意义在于 x=x1 这条平行于 y 轴(垂直于 x 轴)的直线上,如果使用条件分布 p(|x1) 作为任意两点间的转移概率,则两点间的转移满足细致平稳条件(p(i)q(i,j)=p(j)q(j,i)等式左边是 A 转移到 B,等式右边则是 B 转移到 A)。

同理:

p(A)p(x2|y1)=p(C)p(x1|y1)

更多关于 Gibbs 采样的知识请见:深度学习基础(七)—— Gibbs 采样

posted on 2017-04-03 14:47  未雨愁眸  阅读(412)  评论(0编辑  收藏  举报