Hamiltonian Monte Carlo
Hamiltonian Monte Carlo (HMC) este un algoritm Markov Chain Monte Carlo bazat pe gradient, care utilizează geometria suprafeței log-posterioare pentru a efectua salturi mari și informate prin spațiul parametrilor, în loc de pașii mici aleatori ai MCMC clasic. Introdus inițial pentru teoria câmpului pe rețea de Duane, Kennedy, Pendleton și Roweth (1987) sub numele de Hybrid Monte Carlo, și adus în statistica generală prin capitolul autoritar din 2011 al lui Radford Neal, HMC este astăzi eșantionatorul implicit în Stan și PyMC și este considerat pe scară largă motorul de ultimă generație pentru inferența bayesiană posterioară în modelele de înaltă dimensionalitate.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
+15 altele
Surse
- Duane, S., Kennedy, A. D., Pendleton, B. J., & Roweth, D. (1987). Hybrid Monte Carlo. Physics Letters B, 195(2), 216–222. DOI: 10.1016/0370-2693(87)91197-X ↗
- 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. 116–162). Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1420079418 ↗
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Bayesian RegressionBayesian↔ compară
- Metoda Monte Carlo cu Lanțuri Markov (MCMC)Bayesian↔ compară
- Inferența variaționalăBayesian↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →