DSMA と GSM の違いは何ですか?

DSMA (動的確率モデル平均化) と GSM (一般化確率モデル平均化) は、どちらもベイジアン モデル平均化の手法です。どちらも、複数のモデルの加重平均を使用するという考えに基づいており、重みは、データが与えられた各モデルの事後確率によって決定されます。

DSMA と GSM の主な違いは、モデル クラス内のコンポーネント モデルの事後確率が計算される方法にあります。 DSMA では、ベイジアン重要度サンプリングを使用して推定されます。代わりに、より複雑で効率的なマルコフ連鎖モンテカルロ法が GSM によって適用されます。 彼らは、事前モデルの混合表現を利用し、その結果、ターゲット分布を不変分布として持つモデル空間上のマルコフ連鎖が得られます。 GSM で採用されている MCMC スキームには、異なる次元のモデル間の移動が含まれており、これは両方のモデル係数の更新を意味します。およびモデル選択指標ベクトル。ただし、GSM は一貫したパラメーターおよび/または予測の事後推定を提供します。さまざまな形の誤った仕様の下で