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马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)，简称MCMC，产生于19世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。MCMC是一种简单有效的计算方法，在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。
【CVPR 2022】提出一种基于Shapley value的ShapPruning后门去除算法，Few-shot Backdoor Defense Using Shapley Estimation
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【开放书】部分观测动态系统的贝叶斯学习，119页pdf，Bayesian Learning for partially observed dynamical systems
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【清华大学】自动微分蒙特卡洛，理论与应用，Automatic Differentiable Monte Carlo: Theory and Application (附pdf）
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27+阅读 · 2019年11月23日
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蒙特卡罗方法
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