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नो-यू-टर्न सैंपलर (NUTS)

नो-यू-टर्न सैंपलर (NUTS) हॉफमैन और जेलमैन (2014) द्वारा प्रस्तुत एक स्व-अनुकूलन मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो एल्गोरिथम है जो लीफफ्रॉग चरणों की इष्टतम संख्या को स्वचालित रूप से निर्धारित करके हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो (HMC) का विस्तार करता है, जिससे सबसे संवेदनशील मैनुअल ट्यूनिंग पैरामीटर समाप्त हो जाता है। NUTS स्टैन और PyMC में डिफ़ॉल्ट सैंपलर है और इसने बड़े पैमाने पर, उच्च-आयामी बायेसियन अनुमान को व्यावहारिक रूप से सुलभ बना दिया है, बिना उपयोगकर्ताओं को प्रक्षेप पथ की लंबाई हाथ से सेट करने की आवश्यकता के।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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
  3. 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

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ScholarGateNo-U-Turn Sampler (No-U-Turn Sampler (NUTS)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/bayesian/no-u-turn-sampler · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026