کتاب تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم الگوریتمهای نمونهگیری HMC و نات فرام (NUTS) در زبان Stan
- 2. شناخت معماری کامپایلر Stan و نحوه پردازش مدلهای آماری بیزی
- 3. بررسی خطاهای رایج هندسی و واگراییها (Divergent Transitions) در نمونهگیری Stan
- 4. تنظیم پارامترهای کنترل گام (adapt_delta) برای مواجهه با واگراییها و مناطق پرخمیدگی
- 5. تنظیم حداکثر طول مسیر (max_treedepth) برای جلوگیری از توقف زودرس نمونهگیر NUTS
- 6. تحلیل انرژی خطاهای همیلتونی و بررسی مقادیر انرژی نامناسب (Energy-Bayesian Fraction of Missing Information)
- 7. شناخت پدیدههای هندسی دشوار مانند چاههای قیفیشکل (Funnel Geometries) و راهحلهای آن
- 8. مدیریت پارامترهای تودهای (Mass Matrix Estimation) و اثرات قطر در برابر ماتریس تمامنگار
- 9. تنظیم دقیق مرحله گرم کردن (Warmup) و بهینهسازی تعداد تکرارهای آن برای مدلهای پیچیده
- 10. کنترل نرخ یادگیری اولیه و بهینهسازی الگوریتم انطباق در زمان گرم کردن
- 11. بررسی همگرایی زنجیرهها با شاخص R-hat اصلاحشده و تحلیل معیارهای عیبیابی داخلی Stan
- 12. تحلیل خطاهای عددی ناشی از زیرریز (Underflow) و سرریز (Overflow) در محاسبات احتمالی
- 13. استفاده از توابع چگالی بهینهشده و برنامهنویسی موثر در بلوکهای Stan
- 14. شناخت و مدیریت پارامترهای گسسته و تکنیکهای حاشیهایسازی (Marginalization) در Stan
- 15. بهینهسازی کدهای Stan برای مدلهای hierarchical (چندسطحی) با استفاده از پارامتریزاسیون غیرمرکزی (Non-centered Parameterization)
- 16. بررسی چالشهای چندوجهی بودن توزیع پسین و روشهای تشخیص حالتهای محلی گیر افتاده
- 17. استفاده از بهینهسازهای داخلی Stan (Optimization) برای یافتن برآوردهای نقطه بهینه پیش از نمونهگیری
- 18. مدیریت حافظه و بهینهسازی مصرف منابع سختافزاری در اجرای موازی زنجیرهها (Chains)
- 19. دیباگ کردن خطاهای ساختاری و معنایی در کدهای Stan با استفاده از ابزارهای تشخیصی پیشرفته
- 20. مستندسازی، گزارشدهی و ارائه راهکارهای جامع برای برطرف کردن هشدارهای رایج سمپلر Stan
تگها:
Bayesian Statistics
Computational Statistics
Divergent Transitions
HMC
Markov Chain Monte Carlo
MCMC
Model Tuning
NUTS
Parametrization
Probabilistic Programming
R-hat
Stan
Stan Diagnostics
آمار بیزی
نمونهگیری همیلتونی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.