Семплер No-U-Turn (NUTS)
Семплер No-U-Turn (NUTS) — це самоналагоджувальний алгоритм Монте-Карло за Марковськими ланцюгами, представлений Гоффманом та Ґельманом (2014), який розширює Гамільтонів Монте-Карло (HMC), автоматично визначаючи оптимальну кількість кроків Лепфрого, усуваючи найбільш чутливий параметр ручного налаштування. NUTS є семплером за замовчуванням у Stan та PyMC і зробив великомасштабні, високорозмірні байєсівські висновки практично доступними без необхідності користувачам вручну встановлювати довжину траєкторії.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Байєсівська регресіяБаєсові методи↔ compare
- Гамільтонів Монте-КарлоБаєсові методи↔ compare
- Метод Монте-Карло на основі ланцюгів Маркова (MCMC)Баєсові методи↔ compare
- Варіаційний висновокБаєсові методи↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →