Hamiltonovský Monte Carlo
Hamiltonovský Monte Carlo (HMC) je gradientovo založený Markovov reťazcový Monte Carlo algoritmus, ktorý využíva geometriu povrchu logaritmu posteriornej pravdepodobnosti na uskutočňovanie veľkých, informovaných skokov v priestore parametrov namiesto malých náhodných krokov klasického MCMC. Pôvodne zavedený pre teóriu mriežkovej poľa autorom Duane, Kennedy, Pendleton a Roweth (1987) pod názvom Hybrid Monte Carlo a do mainstreamovej štatistiky uvedený autoritatívnou kapitolou Radfoda Neala z roku 2011, HMC je dnes štandardným vzorkovačom v Stan a PyMC a je všeobecne považovaný za najmodernejší nástroj pre bayesovskú inferenciu posteriornej pravdepodobnosti vo vysokodimenzionálnych modeloch.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Mapa metód
Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.
+15 ďalších
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
Ktorá metóda?
Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.
- Bayesovská regresiaBayesovské metódy↔ porovnať
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovské metódy↔ porovnať
- Variačná inferenciaBayesovské metódy↔ porovnať
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →