Gibbs Sampling
ギブスサンプリング（Gibbs Sampling）はメトロポリス・ヘイスティングスの特殊ケースである。各座標を条件付き分布 p(x_i|x_{-i}) からサンプリングし、受理・棄却ステップを必要とせず、高次元分布に適する。
目的
提案分布の調整不要で、高次元の同時分布に対するシンプルな MCMC サンプリング手法を提供する。
メカニズム
各次元 i を反復処理し、他の次元の現在値を条件とする条件付き分布 p(x_i | ...) からサンプリングする。条件付き分布は通常、同時分布よりもサンプリングが容易である。収束には条件付き分布が目的分布を十分に覆うことが必要である。
ユースケース
- ベイジアンネットワークの推論
- 高次元サンプリング
- 画像セグメンテーション