Hamiltonian Monte Carlo Dinâmico
Hamiltonian Monte Carlo Dinâmico — amplamente conhecido como No-U-Turn Sampler (NUTS) — é uma extensão adaptativa do Hamiltonian Monte Carlo que seleciona automaticamente o número de passos de integração de leapfrog durante cada transição MCMC, eliminando a necessidade de ajustar manualmente o parâmetro de ajuste mais sensível do HMC padrão. É o sampler padrão em Stan e PyMC e é adequado para distribuições posteriores contínuas e diferenciáveis de dimensão moderada a alta.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Mapa de métodos
A vizinhança de métodos relacionados — selecione um nó para explorar.
Fontes
- 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(1), 1593–1623. link ↗
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113–162). CRC Press. ISBN: 978-1420079418
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Hamiltonian Monte Carlo (No-U-Turn Sampler). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/dynamic-hamiltonian-monte-carlo
Qual método?
Coloque este método ao lado dos seus pares mais próximos e leia-os lado a lado — a biblioteca dispõe os livros sobre a mesa; a escolha é sua.
- Regressão BayesianaBayesiano↔ comparar
- Amostragem de GibbsBayesiano↔ comparar
- Monte Carlo HamiltonianoBayesiano↔ comparar
- Monte Carlo SequencialBayesiano↔ comparar
- Inferência VariacionalBayesiano↔ comparar
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →