No-U-Turn Sampler (NUTS)
No-U-Turn Sampler (NUTS) je samo-nastaviteľný Markovov reťazcový Monte Carlo algoritmus predstavený Hoffmanom a Gelmanom (2014), ktorý rozširuje Hamiltonov Monte Carlo (HMC) automatickým určením optimálneho počtu krokov pomocou leapfrog integrátora, čím eliminuje najcitlivejší manuálny parameter nastavenia. NUTS je predvolený sampler v Stan a PyMC a umožnil prakticky prístupnú rozsiahlu, vysokodimenzionálnu Bayesovskú inferenciu bez toho, aby používatelia museli ručne nastavovať dĺžky trajektórií.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Mapa metód
Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/no-u-turn-sampler
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
- Hamiltonovský Monte CarloBayesovské metódy↔ porovnať
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovské metódy↔ porovnať
- Variačná inferenciaBayesovské metódy↔ porovnať
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →