पदानुक्रमित हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो
पदानुक्रमित हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो (Hierarchical HMC) बायेसियन पदानुक्रमित मॉडलों पर हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो सैंपलिंग लागू करता है, उन मॉडलों द्वारा उत्पन्न गंभीर ज्यामितीय चुनौतियों का समाधान करता है। गैर-केंद्रित पैरामीटरीकरण को HMC के ग्रेडिएंट-संचालित प्रस्तावों के साथ जोड़कर, यह बहु-स्तरीय फ़नल-आकार की ज्यामिति के कुशल पश्च अन्वेषण को प्राप्त करता है जिससे मानक MCMC विधियाँ जूझती हैं।
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स्रोत
- Betancourt, M. & Girolami, M. (2015). Hamiltonian Monte Carlo for hierarchical models. In S. K. Upadhyay, U. Singh, D. K. Dey & A. Loganathan (Eds.), Current Trends in Bayesian Methodology with Applications (pp. 79-101). CRC Press. link ↗
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo for Hierarchical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/hierarchical-hamiltonian-monte-carlo
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