Samplers NUTS (No-U-Turn Sampler)
Samplers NUTS (No-U-Turn Sampler) është një algoritm vetë-rregullues i Monte Karlo me zinxhir Markov, i prezantuar nga Hoffman dhe Gelman (2014), i cili zgjeron Monte Karlon Hamiltoniane (HMC) duke përcaktuar automatikisht numrin optimal të hapave të leapfrogut, duke eliminuar parametrin manual më të ndjeshëm të rregullimit. NUTS është kampjunuesi (sampler) i parazgjedhur në Stan dhe PyMC dhe ka bërë të mundur inferencën Bayesiane në shkallë të gjerë dhe me dimensionalitet të lartë, pa kërkuar që përdoruesit të vendosin gjatësinë e trajektores me dorë.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Regresioni BajesianStatistika bajesiane↔ compare
- Monte Karlo HamiltonianiStatistika bajesiane↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Statistika bajesiane↔ compare
- Inferencë VariacionaleStatistika bajesiane↔ compare
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →