کتاب Reflected Hamiltonian Monte Carlo: گامی نو در نمونه‌گیری MCMC

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • 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 کتاب همانجا 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Reflected Hamiltonian Monte Carlo: گامی نو در نمونه‌گیری MCMC

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق مکانیک سماوی با پرش‌های معکوس (Reflected Hamiltonian Monte Carlo)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و مفاهیم پایه در نمونه‌گیری آماری
  • 2. اصول اولیه روش‌های مونت کارلو
  • 3. مبانی زنجیره‌های مارکوف
  • 4. فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. قضیه حد مرکزی و کاربردهای آن
  • 6. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری بیزی
  • 7. نظریه احتمال و توزیع‌های احتمالاتی
  • 8. انواع توزیع‌های احتمالاتی گسسته و پیوسته
  • 9. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
  • 10. مفهوم استنتاج آماری
  • 11. روش‌های حداکثر درست‌نمایی
  • 12. روش گشتاورها
  • 13. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری
  • 14. مشکلات نمونه‌گیری مستقیم
  • 15. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 16. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری پذیرش-رد (Acceptance-Rejection Sampling)
  • 17. الگوریتم نمونه‌گیری پذیرش-رد
  • 18. مزایا و معایب نمونه‌گیری پذیرش-رد
  • 19. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 20. اصول اولیه MCMC
  • 21. مزایای MCMC نسبت به روش‌های مستقیم
  • 22. مقدمه‌ای بر الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 23. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 24. مراحل اجرای الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 25. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 26. همگرایی در الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 27. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 28. مقدمه‌ای بر الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 29. الگوریتم گیبس
  • 30. کاربرد الگوریتم گیبس
  • 31. مزایا و معایب الگوریتم گیبس
  • 32. مقایسه متروپلیس-هستینگز و گیبس
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 34. کاربردهای HMM در حوزه‌های مختلف
  • 35. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته MCMC
  • 36. اثر متقابل متغیرها (Variable Coupling)
  • 37. کاهش واریانس در MCMC
  • 38. نمونه‌گیری تکراری (Iterated Sampling)
  • 39. روش‌های نمونه‌گیری با انتقال‌های پیچیده‌تر
  • 40. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 41. مبانی فیزیک هامیلتونی و مکانیک لاگرانژی
  • 42. معادله هامیلتون و پویایی سیستم
  • 43. نقش انرژی پتانسیل و انرژی جنبشی
  • 44. تبدیل مسئله نمونه‌گیری به مسئله فیزیک
  • 45. معادلات حرکت در HMC
  • 46. حل عددی معادلات حرکت (انتگرال‌گیری عددی)
  • 47. روش Verlet و انواع آن
  • 48. مقدمه‌ای بر انتگرال‌گیری گذرا (Leapfrog Integration)
  • 49. الگوریتم Leapfrog برای حل معادلات حرکت
  • 50. مزایای Leapfrog در حفظ انرژی
  • 51. مقدمه‌ای بر مفهوم انرژی پتانسیل در HMC
  • 52. تعریف تابع پتانسیل متناسب با تابع هدف
  • 53. ارتباط بین تابع چگالی احتمال و انرژی پتانسیل
  • 54. مقدمه‌ای بر مفهوم انرژی جنبشی در HMC
  • 55. تعریف تابع انرژی جنبشی
  • 56. نقش ماتریس کوواریانس در انرژی جنبشی
  • 57. مقدمه‌ای بر الگوریتم HMC
  • 58. مراحل اجرای الگوریتم HMC
  • 59. انتخاب گام زمانی و تعداد گام‌ها
  • 60. مقدمه‌ای بر تنظیم پارامترهای HMC
  • 61. تنظیم گام زمانی
  • 62. تنظیم تعداد گام‌ها
  • 63. تنظیم ماتریس کوواریانس (در صورت نیاز)
  • 64. همگرایی در HMC
  • 65. مزایای HMC نسبت به متروپلیس-هستینگز و گیبس
  • 66. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 67. افزایش نرخ پذیرش
  • 68. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 69. مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 70. مدل‌های آماری با ابعاد بالا
  • 71. کاربردهای HMC در علوم داده
  • 72. یادگیری ماشین آماری
  • 73. پردازش تصویر
  • 74. پردازش زبان طبیعی
  • 75. نکات عملی در پیاده‌سازی HMC
  • 76. انتخاب نرم‌افزار و کتابخانه‌ها
  • 77. اشکال‌زدایی و اعتبارسنجی پیاده‌سازی
  • 78. مقایسه HMC با سایر روش‌های MCMC پیشرفته
  • 79. Reflected Hamiltonian Monte Carlo (RHMC)
  • 80. انگیزه توسعه RHMC
  • 81. محدودیت‌های HMC در فضاهای با مرز
  • 82. نقش بازتاب (Reflection) در RHMC
  • 83. نحوه اجرای بازتاب در مرزها
  • 84. تأثیر بازتاب بر پویایی سیستم
  • 85. الگوریتم RHMC
  • 86. مراحل اجرای RHMC
  • 87. تنظیم پارامترهای RHMC
  • 88. مزایای RHMC نسبت به HMC
  • 89. کاربرد RHMC در مسائل با محدودیت
  • 90. مدل‌سازی فضای حالت محدود
  • 91. مدل‌سازی متغیرهای با مقادیر مثبت
  • 92. مدل‌سازی متغیرهای محدود شده
  • 93. مثال‌های کاربردی از RHMC
  • 94. کاربرد در مدل‌های اقتصاد سنجی با محدودیت
  • 95. کاربرد در مدل‌های زیست‌شناسی با محدودیت
  • 96. کاربرد در مدل‌های مالی با محدودیت
  • 97. چالش‌ها و تحقیقات آتی در RHMC
  • 98. بهینه‌سازی الگوریتم بازتاب
  • 99. توسعه روش‌های خودکار تنظیم پارامتر
  • 100. کاربردهای جدید برای RHMC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • 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 کتاب همانجا 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.