No-U-Turn Sampler (NUTS)
No-U-Turn Sampler (NUTS) adalah algoritma Markov chain Monte Carlo yang dapat menyetel sendiri, diperkenalkan oleh Hoffman dan Gelman (2014) yang memperluas Hamiltonian Monte Carlo (HMC) dengan secara otomatis menentukan jumlah langkah leapfrog yang optimal, menghilangkan parameter penyetelan manual yang paling sensitif. NUTS adalah sampler default di Stan dan PyMC dan telah membuat inferensi Bayesian skala besar berdimensi tinggi dapat diakses secara praktis tanpa mengharuskan pengguna untuk mengatur panjang lintasan secara manual.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi BayesianBayesian↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesian↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian↔ compare
- Inferensi VariasionalBayesian↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →