হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লো
হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লো (HMC) একটি গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো অ্যালগরিদম যা প্যারামিটার স্পেসে ছোট ছোট এলোমেলো পদক্ষেপের পরিবর্তে বড়, তথ্যপূর্ণ লাফ দেওয়ার জন্য লগ-পোস্টেরিয়র সারফেসের জ্যামিতি ব্যবহার করে। এটি মূলত ডুয়েন, কেনেডি, পেন্ডেলটন এবং রোয়েথ (১৯৮৭) দ্বারা হাইব্রিড মন্টি কার্লো নামে ল্যাটিস ফিল্ড তত্ত্বের জন্য প্রবর্তিত হয়েছিল এবং র্যাডফোর্ড নীলের কর্তৃত্বপূর্ণ ২০১১ অধ্যায়ের মাধ্যমে মূলধারার পরিসংখ্যানে আনা হয়েছিল। HMC আজ স্ট্যান এবং পাইএমসি-তে ডিফল্ট স্যাম্পলার এবং উচ্চ-মাত্রিক মডেলগুলিতে বায়েসিয়ান পোস্টেরিয়র অনুমানের জন্য অত্যাধুনিক ইঞ্জিন হিসাবে ব্যাপকভাবে বিবেচিত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
+15টি আরও
উৎস
- Duane, S., Kennedy, A. D., Pendleton, B. J., & Roweth, D. (1987). Hybrid Monte Carlo. Physics Letters B, 195(2), 216–222. DOI: 10.1016/0370-2693(87)91197-X ↗
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. L. Jones, & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 116–162). Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1420079418 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/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
- মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (MCMC)বেইসীয়↔ তুলনা করুন
- ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্স (Variational Inference)বেইসীয়↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →