Hamiltonian Monte Carlo
Hamiltonian Monte Carlo (HMC) เป็นอัลกอริทึม Markov chain Monte Carlo แบบใช้เกรเดียนต์ ซึ่งใช้รูปทรงเรขาคณิตของพื้นผิว log-posterior เพื่อทำการกระโดดข้ามปริภูมิพารามิเตอร์ขนาดใหญ่และมีข้อมูล แทนที่จะเป็นการก้าวแบบสุ่มเล็กๆ ของ MCMC แบบดั้งเดิม HMC ซึ่งเดิมถูกนำเสนอสำหรับทฤษฎีสนามแบบแลตทิซโดย Duane, Kennedy, Pendleton และ Roweth (1987) ภายใต้ชื่อ Hybrid Monte Carlo และนำเข้าสู่สถิติกระแสหลักโดยบทที่ทรงอิทธิพลของ Radford Neal ในปี 2011 ปัจจุบัน HMC เป็นตัวอย่างเริ่มต้นใน Stan และ PyMC และได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นกลไกที่ทันสมัยที่สุดสำหรับการอนุมาน posterior แบบเบย์ในแบบจำลองที่มีมิติสูง
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/th/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
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.
- การถดถอยแบบเบย์ (Bayesian Regression)เบย์↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)เบย์↔ compare
- การอนุมานแบบแปรผันเบย์↔ compare