Hamiltonian Monte Carlo (HMC) är en Markov kedja Monte Carlo (MCMC) algoritm som undviker slumpmässiga gång beteende och känslighet för korrelerade parametrar som plågar många MCMC metoder genom att ta en rad steg informerade av första ordningen gradient information. Dessa funktioner gör det möjligt att konvergera till högdimensionella målfördelningar mycket snabbare än enklare metoder såsom slumpmässig promenad Metropolis eller Gibbs provtagning. Men HMC prestanda är mycket känslig för två användardefinierade parametrar: en stegstorlek och ett önskat antal steg L. I synnerhet, om L är för liten då algoritmen uppvisar oönskade slumpmässiga gångbeteende, medan om L är för stor algoritm slösar beräkning. Vi introducerar No-U-Turn Sampler (NUTS), en förlängning till HMC som eliminerar behovet av att ställa in ett antal steg L. Nuts använder en rekursiv algoritm för att bygga en uppsättning sannolika kandidatpunkter som spänner över ett brett streck av målfördelningen, stannar automatiskt när det börjar dubblera tillbaka och spåra sina steg. Empiriskt sett presterar NUTS minst lika effektivt som och ibland effektivare än en väl avstämd HMC-metod, utan att kräva användarens ingripande eller kostsamma inställningskörningar. Vi härleder också en metod för att anpassa stegstorlek parametern på flugan baserat på primal-dual medelvärde. NÖTTER kan alltså användas utan att det görs någon handjustering alls. Nuts lämpar sig också för tillämpningar som BUGS-liknande automatiska inferensmotorer som kräver effektiva "nyckel" provtagningsalgoritmer.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. presenterar No-U-Turn sampler (NUTS) REF, som är en förlängning av HMC som automatiskt bestämmer lämpligt antal skottgrodor steg som algoritmen behöver för att konvergera till målfördelningen.
The No-U-Turn Sampler: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}