아래 references의 강의 및 자료들을 공부하고 짧게 정리한 내용입니다! 저도 공부하면서 정리한 내용이라 틀린 것이 있다면 언제든 댓글 달아주신다면 감사하겠습니다~ :D____ 1. Optimization + MCMC 결합 이유 그림과 같이 target distribution P(x), MCMC에서 sample proposal을 생성하는 간단한 gaussian Q(x'|x)가 있다. (MCMC 설명: 이전 포스팅 참조) 이 때 Q(x'|x)가 gaussian이므로 어떤 방향으로든지 이동할 확률이 같아 결과적으로 랜덤하게 이동하게 되는데, 이를 Random Walk이라고 한다. 물론 잘못된 sample이 뽑힌 경우 accept rate를 조절하여 해결할 수 있지만, 수렴 속도가 매우 느려지고 오랜 기..
