No-U-Turn Sampler (NUTS)
No-U-Turn Sampler (NUTS) je samo-podesivi Markovljev lanac Monte Carlo algoritam koji su uveli Hoffman i Gelman (2014.) i koji proširuje Hamiltonian Monte Carlo (HMC) automatskim određivanjem optimalnog broja koraka lepršanja (leapfrog steps), čime se eliminira najosjetljiviji parametar ručnog podešavanja. NUTS je zadani uzorkivač u Stanu i PyMC-u te je učinio skalabilno, visokodimenzionalno Bayesijansko zaključivanje praktično dostupnim bez potrebe da korisnici ručno postavljaju duljine putanja.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Karta metoda
Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/bayesian/no-u-turn-sampler
Koja metoda?
Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.
- Bayesovska regresijaBayesovska statistika↔ usporedi
- Hamiltonian Monte CarloBayesovska statistika↔ usporedi
- Markovova lančana Monte Carlo (MCMC)Bayesovska statistika↔ usporedi
- Varijacijska inferencijaBayesovska statistika↔ usporedi
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →