No-U-Turn Sampler (NUTS)
No-U-Turn Sampler (NUTS) on nimetus enesetuneerivale Markovi ahela Monte Carlo algoritmile, mille Hoffman ja Gelman (2014) võtsid kasutusele Hamiltoni Monte Carlo (HMC) laiendusena. See määrab automaatselt optimaalse arvu hüplefag-sammude (leapfrog steps) jaoks, elimineerides kõige tundlikuma käsitsi seadistatava parameetri. NUTS on vaikimisi kasutatav generaator Stanis ja PyMC-s ning on muutnud suuremahulise, kõrgedimensionaalse Bayes'i järeldusotsustuse praktiliselt kättesaadavaks, ilma et kasutajad peaksid trajektoori pikkust käsitsi seadistama.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- 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(47), 1593–1623. link ↗
- 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. 113–162). CRC Press. DOI: 10.1201/b10905-6 ↗
- 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: 978-1-4398-4095-5
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/et/bayesian/no-u-turn-sampler
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Bayes' regressioonBayesi meetodid↔ võrdle
- Hamiltoni Monte CarloBayesi meetodid↔ võrdle
- Markovi ahel-Monte Carlo (MCMC)Bayesi meetodid↔ võrdle
- Variational InferenceBayesi meetodid↔ võrdle
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →