Хамилтонски Монте Карло
Хамилтонски Монте Карло (HMC) је алгоритaм Марковског ланца Монте Карло (MCMC) заснован на градијенту који користи геометрију површи логаритма-постериорне густине да би направио велике, информисане скокове кроз простор параметара уместо малих случајних корака класичног MCMC. Оригинално уведен за теорију поља на решетки од стране Duane, Kennedy, Pendleton, и Roweth (1987) под називом Хибридни Монте Карло, и доведен у мејнстрим статистику ауторитативним поглављем Радфорда Нила из 2011. године, HMC је данас подразумевани семплер у Stan-у и PyMC-у и широко је признат као најсавременији механизам за Бајесовско постериорно закључивање у високодимензионалним моделима.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Mapa metoda
Okruženje srodnih metoda — izaberite čvor da biste istraživali.
+15 još
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
Koja metoda?
Postavite ovu metodu pored njoj najbližih srodnika i čitajte ih uporedo — biblioteka polaže knjige na sto; izbor je na vama.
- Bejzijevska regresijaBajesovska statistika↔ uporedi
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bajesovska statistika↔ uporedi
- Variational InferenceBajesovska statistika↔ uporedi
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →