ডাইনামিক হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লো
ডাইনামিক হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লো — যা বহুলভাবে নো-ইউ-টার্ন স্যাম্পলার (NUTS) নামে পরিচিত — এটি হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লোর একটি অভিযোজিত সম্প্রসারণ যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতিটি MCMC ট্রানজিশনের সময় লিপফ্রগ ইন্টিগ্রেশন ধাপের সংখ্যা নির্বাচন করে, ফলে স্ট্যান্ডার্ড HMC-এর সবচেয়ে সংবেদনশীল টিউনিং প্যারামিটারটি ম্যানুয়ালি টিউন করার প্রয়োজন হয় না। এটি Stan এবং PyMC-তে ডিফল্ট স্যাম্পলার এবং মাঝারি থেকে উচ্চ মাত্রার অবিচ্ছিন্ন, ডিফারেন্সিয়েবল পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনের জন্য উপযুক্ত।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Hoffman, M. D. & Gelman, A. (2014). The No-U-Turn Sampler: Adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo. Journal of Machine Learning Research, 15(1), 1593–1623. link ↗
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113–162). CRC Press. ISBN: 978-1420079418
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Hamiltonian Monte Carlo (No-U-Turn Sampler). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/dynamic-hamiltonian-monte-carlo
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- বেয়েশীয় রিগ্রেশনবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- সিকোয়েনশিয়াল মন্টে কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্স (Variational Inference)বেইসীয়↔ তুলনা করুন
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →