کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Gibbs sampling is one of the most commonly used Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms due to its simplicity and efficiency. It cycles through the latent variables, sampling each one from its distribution conditional on the current values of all the other variables. Conventional Gibbs sampling is based on the systematic scan (with a deterministic order of variables). In contrast, in recent years, Gibbs sampling with random scan has shown its advantage in some scenarios. However, almost all the analyses of Gibbs sampling with the random scan are based on uniform selection of variables. In this paper, we focus on a random scan Gibbs sampling method that selects each latent variable non-uniformly. Firstly, we show that this non-uniform scan Gibbs sampling leaves the target posterior distribution invariant. Then we explore how to determine the selection probability for latent variables. In particular, we construct an objective as a function of the selection probability and solve the constrained optimization problem. We further derive an analytic solution of the selection probability, which can be estimated easily. Our algorithm relies on the simple intuition that choosing the variable updates according to their marginal probabilities enhances the mixing time of the Markov chain. Finally, we validate the effectiveness of the proposed Gibbs sampler by conducting a set of experiments on real-world applications.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
نمونه گیری گیبس یکی از رایج ترین الگوریتم های زنجیره ای مارکوف مونت کارلو (MCMC) به دلیل سادگی و کارآیی آن است.از طریق متغیرهای نهفته چرخه می گیرد و هر یک را از توزیع خود مشروط بر مقادیر فعلی همه متغیرهای دیگر نمونه می گیرد.نمونه گیری متعارف گیبس مبتنی بر اسکن سیستماتیک (با ترتیب قطعی متغیرها) است.در مقابل ، در سالهای اخیر ، نمونه گیری گیبس با اسکن تصادفی در برخی از سناریوها مزیت خود را نشان داده است.با این حال ، تقریباً تمام تجزیه و تحلیل نمونه گیری گیبس با اسکن تصادفی بر اساس انتخاب یکنواخت متغیرها است.در این مقاله ، ما بر روی یک روش نمونه گیری Scan Scan Gibbs تمرکز می کنیم که هر متغیر نهفته را به صورت یکنواخت انتخاب می کند.در مرحله اول ، ما نشان می دهیم که این نمونه گیری از گیبس اسکن غیر یکنواخت ، توزیع خلفی هدف را متغیر می گذارد.سپس ما چگونگی تعیین احتمال انتخاب برای متغیرهای نهفته را بررسی می کنیم.به طور خاص ، ما یک هدف را به عنوان تابعی از احتمال انتخاب ایجاد می کنیم و مشکل بهینه سازی محدود را حل می کنیم.ما بیشتر یک راه حل تحلیلی از احتمال انتخاب را استخراج می کنیم ، که می توان به راحتی تخمین زد.الگوریتم ما به شهود ساده ای متکی است که انتخاب به روزرسانی های متغیر با توجه به احتمالات حاشیه ای آنها باعث افزایش زمان اختلاط زنجیره مارکوف می شود.سرانجام ، ما با انجام مجموعه ای از آزمایشات در مورد برنامه های دنیای واقعی ، اثربخشی نمونه گیبس پیشنهادی را تأیید می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
