We develop lagged Metropolis-Hastings walk for sampling from simple undirected graphs according to given stationary sampling probabilities. We explain how to apply the technique together with designed graphs for sampling of units-in-space. We illustrate that the proposed graph spatial sampling approach can be more flexible for improving the design efficiency compared to the existing spatial sampling methods.


翻译:我们根据特定固定的取样概率,从简单的非方向图表中进行取样,开发落后的大都会-机会行走法,我们解释如何将这一技术与设计好的空间单位取样图一起应用,我们说明拟议的图形空间取样方法与现有的空间取样方法相比,在提高设计效率方面可以更加灵活。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
253+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2021年2月4日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员