拒绝采样 (Rejection sampling)

概率密度函数的几何意义
最新推荐文章于 2025-10-15 09:48:14 发布
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本文深入探讨了概率密度函数的几何解释，揭示了每个点高度与其概率的正比关系，为理解复杂统计概念提供了直观视角。

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采样方法

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证明

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几何解释

首先需要了解概率密度函数的几何意义：概率密度函数曲线和 xxx 轴围成一个区域，每个点 xix_ixi​ 所在的高度正比于 PX(xi)P_X(x_i)PX​(xi​).

蒙特卡洛采样之拒绝采样（Reject Sampling）
白马负金羁
05-15 4万+
蒙特卡洛（Monte Carlo）方法以概率统计理论为基础的数值计算方法，在处理一些复杂的问题时成效显著。基于蒙特卡洛思想的采样方法在机器学习中占有非常重要的位置。像Reject Sampling, Importance Sampling，以及MCMC等等都是机器学习中非常重要，但又很不容易理解和掌握的方法，本文就从Inverse CDF法开始介绍蒙特卡洛采样法中非常重要的拒绝采样和ARS方法。
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（八）代码实现
大模型与Agent智能体
06-08 741
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（八）代码实现
深度探索：机器学习中的 Rejection Sampling算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-18 3306
Rejection Sampling作为一类经典且直观的抽样方法，在处理特定类型的问题，特别是那些目标分布已知但难以直接采样的情况时，展现了其独特的实用价值。尽管在效率和处理高维分布方面存在局限性，但通过精心设计提议分布和适当调整算法参数，仍能在许多实际应用中取得满意的结果。 未来的研究方向可能包括： 开发更先进的提议分布生成策略，结合机器学习技术自动优化提议分布与常数�k，以提高采样效率。 研究Rejection Sampling与其他抽样方法（如MCMC、重要性采样）的融合策略，结合各自优势，应对更
通俗理解拒绝采样
最新发布
糖葫芦君的博客
10-15 760
拒绝采样是一种通过简单分布模拟复杂分布的采样方法。其核心步骤是：先用建议分布q(x)生成候选样本，再根据目标分布p(x)与放大建议分布k×q(x)的比值计算接受概率，通过随机数决定是否保留样本。这种方法能确保保留的样本符合目标分布规律。在大模型中，该技术被用于生成高质量训练数据和优化模型输出，如通过奖励模型筛选响应样本。关键点包括：选择合适的常数k使k×q(x)完全覆盖p(x)，建议分布应易于采样且与目标分布形状接近。优点是实现简单，缺点是当建议分布与目标分布差异大时效率较低。
【LLM】Rejection Sampling
2665000101@qq.com
02-04 1129
Rejection Sampling 是一种从复杂分布中生成样本的方法。有时候，我们无法直接从目标分布中采样（比如目标分布的形式太复杂）。这时，我们可以用一个简单的分布来生成样本，然后通过规则筛选出符合目标分布的样本。假设我们有一个奇怪的形状（比如一个山峰），我们想从这个形状中随机撒点。但直接撒点很困难，于是我们用一个简单的矩形来覆盖这个山峰，然后在矩形内随机撒点。如果点落在山峰内，就接受；否则就拒绝。选择一个简单的分布qx（比如均匀分布），用它来生成样本。
拒绝采样 Rejection Sampling
aitie1479的博客
12-09 356
2018-12-09 16:40:30 一、使用Rand7()来生成Rand10() 问题描述： 问题求解： 这个问题字节跳动算法岗面试有问到类似的，有rand6，求rand8，我想了好久，最后给了一个特殊解法，就进行三次，每次取前三个数和后三个数的概率相等为1 / 2，那么最后需要得到的概率是1 / 8，就可以通过取三次得到。问题就转变成了映射的问题，当然映射的方式是很简单...
拒绝性采样（Rejection Sampling）：从通俗解释到深入推导及其在大模型中的应用
阿正的梦工坊
02-24 5019
本文将从通俗的解释开始，逐步深入到数学原理和推导，最后结合大模型中的实际应用，详细探讨拒绝性采样的原理和重要性。
Parsimonious Adaptive Rejection Sampling (PARS):Parsimonious Adaptive Rejection Sampling (PARS)-matlab开发
05-29
自适应拒绝采样（ARS）算法是众所周知的MC技术，可以有效地从单变量目标密度中提取独立的样本。 ARS 方案产生一系列向目标收敛的提议函数，因此接受样本的概率接近一个。 然而，每次更新时，从提案 pdf 中采样的...
机器学习小组知识点30：接受-拒绝采样（Acceptance-Rejection Sampling）
热门推荐
Eric2016_Lv的博客
02-23 1万+
蒙特卡洛数值积分如果我们要求f(x)的积分，如 ∫abf(x)dx\int_b^a f(x)dx 而f(x)f(x)的形式比较复杂积分不好求，则可以通过数值解法来求近似的结果。 常用的方法是蒙特卡洛积分： ∫abf(x)q(x)q(x)dx\int_b^a\frac{f(x)}{q(x)}q(x)dx 这样把q(x)看做是x在区间内的概率分布，而把前面的分数部门看做一个函数，然后在q(x)
ARS:自适应拒绝采样的Python实现
05-14
**ARS（Adaptive Rejection Sampling）**是一种统计学上的蒙特卡洛模拟方法，用于从复杂的概率分布中生成样本。在Python中实现ARS算法可以极大地帮助数据科学家和统计学家进行模拟研究，特别是在处理那些不能直接...
拒绝采样微调方法
puzhinan7781的博客
08-19 471
拒绝采样微调（Rejection Sampling Fine-Tuning, RFT）是一种用于提升大模型推理能力的微调技术。其核心思想是通过生成和筛选高质量的推理路径，构建增强的微调数据集，从而提升模型的性能。以下是拒绝采样微调的主要流程和特点：（1）生成推理路径使用多个小模型（如LLaMA1/2-7B/13B）生成多条推理路径。这些路径经过质量筛选（保留答案正确的路径）和多样性控制（选择具有不同计算过程的路径），以增加模型的泛化能力。（2）构建微调数据集。
拒绝采样(rejection sampling)
bemachine的专栏
10-10 1万+
这篇关于采样的文章主要根据prml和wiki来的。       关于采样， 统计学中，有时我们需要获得某一个分布的样本， 比如我们想获得【0 1】之间几个均匀随机数， 就可以说对【0 1】之间的均匀分布进行采样。       对于特定的分布， 有的我们可以从获得服从这个分布的样本， 比如一条街上每天交通事故的数量服从泊松分布， 我们把每天的数据收集起来，就可以得到服从这个分布的样本集。但有时直
拒绝采样（Rejection sampling)
qq_35356741的博客
08-24 4342
已知分布，如何从该分布中采样样本呢？今天介绍一种称为拒绝采样的方法。具体如下： 假设已知一个容易采样的候选分布，和之间满足： ​​​​​​​​​​​​​​, 为某一个常数，上式的意思即选择一个候选分布和某一常数，使得包含。 接下来，拒绝采样的步骤可以总结如下： 1. 确定需采样的样本个数N; 2. 从候选分布中采样样本； 3. 从均匀分布中采样系数； 4. 计算，若,则接受当前采样样本，否则，拒绝该次采样； 5. 重复步骤2-...
Leetcode:478. 在圆内随机生成点
qq_23523409的博客
12-11 2362
给定圆的半径和圆心的 x、y 坐标，写一个在圆中产生均匀随机点的函数 randPoint 。 说明: 输入值和输出值都将是浮点数。 圆的半径和圆心的 x、y 坐标将作为参数传递给类的构造函数。 圆周上的点也认为是在圆中。 randPoint 返回一个包含随机点的x坐标和y坐标的大小为2的数组。 示例 1： 输入: ["Solution","randPoint","randPoint...
Rejection sampling 笔记
KAMITA的博客
05-26 2912
拒绝抽样，直观地理解，为了得到一个分布的样本，我们通过某种机制得到了很多的初步样本，然后其中一部分初步样本会被作为有效的样本（即要抽取的分布的样本），一部分初步样本会被认为是无效样本舍弃掉。这个算法的基本思想是：我们需要对一个分布f(x)进行采样，但是却很难直接进行采样，所以我们想通过另外一个容易采样的分布g(x)的样本，用某种机制去除掉一些样本，从而使得剩下的样本就是来自与所求分布f(x)的样本
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（九） 强化学习之Rejection Sampling
大模型与Agent智能体
06-08 3172
拒绝采样技术提供了一种有效的方法来提升AI模型的生成能力。通过精心设计的迭代过程和参数调整，可以使模型在生成高质量答案的同时，保持答案的多样性和创新性。
书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版）
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书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版） 运行结果为： ✨下载 Llama3 模型通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型 或者软链接 InternStudio 中的模型 🛠️安装 OpenCompass 运行结果为：📂 数据准备 运行结果为： 数据集共85个目录，1062个文件。 查询Llama 的配置文件路径 🏗️命令行快速评测 以C-Eval_gen为例： 命令解析： 查询gpu情况，设置export CU
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Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（五）蒙特卡罗算法在拒绝抽样中：均匀分布与样本接受标准
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本文深入探讨了在拒绝抽样中如何使用蒙特卡罗算法来确定接受或拒绝样本X的随机数字。通过引入一个 均匀分布，文章解释了随机数生成的机制及其对评估线的影响。文章进一步通过图表展示了接受和拒绝事件，并用数学公式明确了接受标准。通过这种方法，文章揭示了蒙特卡罗算法在拒绝抽样中的应用，以及如何利用随机性来实现有效的样本选择。
rejection sampling
03-16
拒绝采样是一种概率采样方法，用于从一个分布中生成样本。它基于一个简单的原则，即如果一个样本在目标分布中的概率密度函数值小于一个常数乘以在提议分布中的概率密度函数值，则该样本被拒绝。这个常数通常被称为...
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