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Showing Revision 1 created 10/29/2014 by Udacity.

  1. これが効率的にするアイデアの1つで
  2. よりよいサンプルを
    実験的に与えてくれることも分かります
  3. すべての粒子と重要度重みを
    大きな輪で表しましょう
  4. 各粒子がその重要度重みに相当する
    1つのスペースを占めます
  5. W5のような重さが大きい粒子は
    より多くのスペースを占めます
  6. 一方で重みが小さい粒子は
    さらに小さなスペースを占めます
  7. まず最初にすべてのインデックスから均等に
  8. 粒子のインデックスを推測します
  9. 1からNの個々の選択肢から
  10. Uの均一なサンプルであることに気づきました
  11. Pythonでは0からN-1であることに注意します
  12. W6を選ぶとします
  13. これで関数を上手に構築できるようになるでしょう
  14. そして0を初期化して粒子を構築する時に
  15. この0と2×最大重みWの間に位置する
    均一に抽出された連続値を加えます
  16. 重要度の集合において重さが一番大きいものです
  17. W5は最も大きいので
  18. W5の2倍の乱数を加えます
  19. 加えた値はこの位置まで導いてくれます
  20. これが実際に抽出した値で
  21. 初期化を示す6番目の粒子から観測されます
  22. そして次のループを繰り返します
  23. この粒子の重要度重みが
  24. βに到達するのに足りないとします
  25. インデックスWがβほど大きくない場合は
  26. βからこのWの値を引いて
  27. 1だけ増加させます
  28. これでインデックスをここに動かしました
  29. βのこの部分を取り除いたので
  30. 位置は前と同じままです
  31. これでβがインデックスWよりも
    小さくなる位置に到達しました
  32. 次の状況における場合でインデックス=7です
  33. インデックスは再サンプリングステップで選んだ
    粒子のものです
  34. 粒子インデックスを選んだら
    別の均一な値をβに加えます
  35. ここでβの前回の値を加えます
  36. 同じ繰り返しによってインデックスが増え
  37. W7のこの部分すべてにおいてβが減ります
  38. そしてジャンプして粒子1が選ばれるのです
  39. 均一の値がとても小さいので
  40. 同じ粒子が
    2度選ばれるということがよく起こります
  41. 各粒子は全外周に比例して選ばれ
  42. この粒子の輪の中まで及びます
  43. これが再サンプリングステップの基本的な実装です
  44. もし可能ならPythonで
    特定の再サンプリングを実装してみてください