No-U-Turn Sampler (NUTS)
No-U-Turn Sampler (NUTS) je samo-podešavajući Markovljev lanac Monte Karlo algoritam, koji su uveli Hoffman i Gelman (2014), a koji proširuje Hamiltonov Monte Karlo (HMC) automatskim određivanjem optimalnog broja koraka po Ле́пфроговом интегратору (leapfrog steps), čime se eliminiše najosetljiviji manuelni parametar podešavanja. NUTS je podrazumevani uzorkovač u Stan-u i PyMC-u i učinio je Bayesovsko zaključivanje velikih razmera i visoke dimenzionalnosti praktično dostupnim bez potrebe da korisnici ručno podešavaju dužine putanja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Bejzijevska regresijaBajesovska statistika↔ compare
- Хамилтонски Монте КарлоBajesovska statistika↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bajesovska statistika↔ compare
- Variational InferenceBajesovska statistika↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →