Каковы основные применения rejection sampling в современных алгоритмах машинного обучения?

Некоторые области применения rejection sampling в алгоритмах машинного обучения:

• Байесовские выводы. www.geeksforgeeks.org www.numberanalytics.com Rejection sampling используют для генерации выборок из распределений, когда прямое взятие выборки невозможно. www.geeksforgeeks.org Например, для определения параметров модели на основе наблюдаемых данных. www.numberanalytics.com
• Методы Монте-Карло. www.geeksforgeeks.org www.numberanalytics.com С помощью rejection sampling генерируют выборки из сложных распределений, которые возникают в физике, финансах и инженерии. www.geeksforgeeks.org Также этот метод применяют для оценки интегралов и ожиданий. www.numberanalytics.com
• Генеративные модели. www.geeksforgeeks.org www.tpointtech.com Rejection sampling используют для создания синтетических данных, которые следуют определённому распределению. www.geeksforgeeks.org Это актуально в областях синтетического интеллекта и глубокого обучения. www.tpointtech.com
• Генерация случайных величин. www.geeksforgeeks.org С помощью этой техники генерируют случайные числа из нестандартных распределений, таких как усечённые или смешанные. www.geeksforgeeks.org