דגימת No-U-Turn (NUTS)
דגימת No-U-Turn (NUTS) היא אלגוריתם מונטה קרלו של שרשרת מרקוב (Markov chain Monte Carlo - MCMC) בעל כוונון עצמי, שהוצג על ידי Hoffman ו-Gelman (2014), המרחיב את אלגוריתם Hamiltonian Monte Carlo (HMC) על ידי קביעה אוטומטית של מספר צעדי ה-leapfrog האופטימלי, ובכך מבטל את הפרמטר הכי רגיש לכוונון ידני. NUTS הוא הדוגם (sampler) ברירת המחדל ב-Stan וב-PyMC, והוא הפך הסקה בייסיאנית (Bayesian inference) בקנה מידה גדול ורב-ממדי לנגישה באופן מעשי, ללא צורך מהמשתמשים לקבוע את אורכי המסלול (trajectory) באופן ידני.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/he/bayesian/no-u-turn-sampler
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- רגרסיה בייסיאניתבייסיאני↔ compare
- המילטוניאן מונטה קרלובייסיאני↔ compare
- שרשרת מרקוב מונטה קרלו (MCMC)בייסיאני↔ compare
- היסק וריאציוניבייסיאני↔ compare