pythonでNUTSの実装 - やったことの説明はじめに 前回 ハミルトニアンモンテカルロ法の実装をやった． 今回は No U-Turn Sampler (NUTS)の実装をやる． 論文を参考にした． コードはここにもある github.com NUTS ハミルトニアンモンテカルロ (HMC)はパラメータの勾配を利用して， 効率的にMCMCサンプリングを行うことができる手法だった． HMCの問題点は2つ． 更新ステップ数 を適切に指定しなければいけない． 更新の大きさ を適切に指定しなければいけない． NUTSは更新ステップ数を自動的に決定する手法である． 論文内でははdual-averaging (Nesterov 2009)を用いて決定するが，今回は決め打ちにする． 更新ステップ数L ハミルトニアンモンテカルロでは,正規分布によって発生させた運動量を与えて， ステップの間，点を動かす． 予め決められたステップの間，点を動かすので，例
