Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
物理学のハミルトニアン力学を利用したMCMC手法。摩擦のない球が損失の地形(谷や丘)を転がるように動くことで、勾配情報を使って大きなステップを踏める。通常のランダムウォークMCMCより相関の低い独立したサンプルを効率よく得られ、高次元の事後分布のサンプリングに特に有効。ベイズNNの学習に使われ、バックプロパゲーションで計算した勾配を再利用する。
「HMCが高次元事後分布から効率的にサンプリングする仕組み」