Bộ lấy mẫu Không Quay Lại (NUTS)
No-U-Turn Sampler (NUTS) là một thuật toán Monte Carlo chuỗi Markov tự điều chỉnh, được giới thiệu bởi Hoffman và Gelman (2014), mở rộng thuật toán Hamiltonian Monte Carlo (HMC) bằng cách tự động xác định số bước leapfrog tối ưu, loại bỏ tham số điều chỉnh thủ công nhạy cảm nhất. NUTS là bộ lấy mẫu mặc định trong Stan và PyMC, và đã giúp việc suy luận Bayes quy mô lớn, nhiều chiều trở nên khả thi về mặt thực tế mà không yêu cầu người dùng phải tự đặt độ dài quỹ đạo.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). No-U-Turn Sampler (NUTS). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Hồi quy BayesBayes↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayes↔ compare
- Chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC)Bayes↔ compare
- Suy diễn biến phânBayes↔ compare
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →