arXiv (Cornell University)· 2014· Ön baskı
Dönüşü Olmayan Örnekleyici: Hamilton Monte Carlo'da Yol Uzunluklarını Uyarlamalı Olarak Ayarlama
The No-U-turn sampler: adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo
- 3.282atıf
- 2014yıl
Kısa özet
Dönüşü Olmayan Örnekleyici (NUTS), Hamilton Monte Carlo'da (HMC) adım sayısını (L) manuel olarak ayarlama ihtiyacını ortadan kaldırır; otomatik olarak optimum bir yol uzunluğu belirler ve ayarlanan HMC'ye kıyasla benzer veya daha iyi performans gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics