Metode Hamiltonian Monte Carlo în învățarea automată

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Hamiltonian Monte Carlo Methods in Machine Learning

Conținutul cărții:

Hamiltonian Monte Carlo Methods in Machine Learning introduce metode pentru reglarea optimă a parametrilor HMC, împreună cu o introducere a metodelor HMC Shadow și Non-canonical cu îmbunătățiri și accelerări. În cele din urmă, autorii abordează aspectele critice ale reducerii varianței pentru estimările parametrilor a numeroase samplers bazate pe HMC.

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare a metodelor Hamiltonian Monte Carlo și oferă o expunere de ultimă oră a patologiilor actuale ale metodelor bazate pe HMC atât în ceea ce privește reglarea, scalarea și eșantionarea posterioarelor complexe din lumea reală. Acestea sunt în principal în scalarea inferenței (de exemplu, Deep Neural Networks), reglarea parametrilor de eșantionare sensibili la performanță și autocorelația ridicată a eșantionului.

Alte secțiuni oferă numeroase soluții la potențialele capcane, prezentând metode HMC avansate cu aplicații în domeniul energiei regenerabile, finanțelor și clasificării imaginilor pentru aplicații biomedicale. Cititorii se vor familiariza atât cu teoria eșantionării HMC, cât și cu implementarea algoritmilor.