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?? This demo nstrates the use of the reversible jump MCMC simulated annealing for neural networks. This
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function    [k,mu,M,match,aUpdate,rUpdate] = sarUpdate(match,aUpdate,rUpdate,k,mu,M,x,y,t,criterion,bFunction,walkInt,walk);% PURPOSE : Performs the update move of the reversible jump MCMC simulated annealing.% INPUTS  : - match: Number of times a basis function already exists (probability zero in theory).%             For completeness sake, I don't allow for duplicate basis functions here.%           - aUpdate: Number of times the update move has been accepted.%           - rUpdate: Number of times the update move has been rejected.%           - k : Number of basis functions.%           - mu : Basis functions centres.%           - M : Regressors matrix.%           - x : Input data.%           - y : Target data.%           - t : Current time step.%           - bFunction: Type of basis function.%           - criterion: Model selection criterion (MDL or AIC).%           - walk, walkInt: Parameters defining the compact set from which mu is sampled.% AUTHOR  : Nando de Freitas - Thanks for the acknowledgement :-)% DATE    : 21-05-99if nargin < 13, error('Not enough input arguments.'); end[N,d] = size(x);      % N = number of data, d = dimension of x.[N,c] = size(y);      % c = dimension of y, i.e. number of outputs.insideUpdate=1;uU=rand(1);% INITIALISE H AND P MATRICES:% ===========================invH=zeros(k(t)+1+d,k(t)+1+d,c);P=zeros(N,N,c);invHproposal=zeros(k(t)+1+d,k(t)+1+d,c);Pproposal=zeros(N,N,c);proposal=zeros(1,d);% UPDATE EACH CENTRE:% ==================   if k(t)==0  mu{t+1}=mu{t};end;for basis=1:k(t),     for i=1:c,    invH(:,:,i) = M'*M;    P(:,:,i) = eye(N) - M*inv(invH(:,:,i))*M';  end;  for i=1:d,    proposal(1,i)= (min(x(:,i))-walk(i)) + ((max(x(:,i))+walk(i))-(min(x(:,i))-walk(i)))*rand(1,1);  end;  % CHECK IF THE PROPOSED CENTRE ALREADY EXISTS:  % ===========================================   match1=0;  notEnded=1;  i=1;  while ((match1==0)&(notEnded==1)),    if (mu{t}(i,:)==proposal),      match1=1;    elseif (i<k(t)),      i=i+1;    else      notEnded=0;    end;  end;  match2=0;  notEnded=1;  i=1;  if basis>1,    match2=0;    notEnded=1;    i=1;    while ((match2==0)&(notEnded==1)),      if (mu{t+1}(i,:)==proposal),        match2=1;      elseif (i<basis-1),        i=i+1;      else        notEnded=0;      end;    end;  end;   if (match1>0),    match=match+1;    mu{t+1}(basis,:)=mu{t}(basis,:);  elseif (match2>0),    match=match+1;    mu{t+1}(basis,:)=mu{t}(basis,:);  else    % IF IT DOESN'T EXIST, PERFORM AN UPDATE MOVE:    % ===========================================    Mproposal = M;    Mproposal(:,d+1+basis) = feval(bFunction,proposal,x);    for i=1:c,      invHproposal(:,:,i) = Mproposal'*Mproposal;       Pproposal(:,:,i) = eye(N) - Mproposal*inv(invHproposal(:,:,i))*Mproposal';     end;    ratio = 1;    small = 0; % To avoid numerical problems.    for i=1:c,      ratio= ratio * ((y(:,i)'*P(:,:,i)*y(:,i)+small)/(y(:,i)'*Pproposal(:,:,i)*y(:,i)+small))^(N/2);     end;    acceptance = min(1,ratio);    if (uU<acceptance),      mu{t+1}(basis,:) = proposal;      M=Mproposal;      aUpdate=aUpdate+1;    else      mu{t+1}(basis,:) = mu{t}(basis,:);      rUpdate=rUpdate+1;      M=M;    end; % END OF ELSE  end; % END OF ELSEend; % END OF FORk(t+1) = k(t); % Don't change dimension.M = M;         % Return the last value of M.

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