دوره تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای مواجهه با ابعاد بالا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای مواجهه با ابعاد بالا

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

موضوع میانی: مشکل در مدل‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو
• 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
• 3. فضاهای حالت و انتقال حالت
• 4. زمان سکون و توزیع‌های حالت پایدار
• 5. مفاهیم پایه مونت کارلو
• 6. تولید اعداد تصادفی و شبیه‌سازی
• 7. انتگرال‌گیری مونت کارلو
• 8. کاربرد روش‌های مونت کارلو در آمار
• 9. مبانی MCMC
• 10. ارتباط MCMC با زنجیره‌های مارکوف
• 11. هدف MCMC: نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
• 12. توزیع هدف و توزیع پیشنهادی
• 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 14. گام پذیرش و رد
• 15. انتخاب توزیع پیشنهادی مناسب
• 16. الگوریتم Metropolis
• 17. تکامل الگوریتم Metropolis-Hastings
• 18. همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 19. معیارهای ارزیابی همگرایی
• 20. تحلیل پس از همگرایی
• 21. تخمین‌گرهای MCMC
• 22. واریانس و بایاس تخمین‌گرها
• 23. اثرات همبستگی نمونه‌ها
• 24. کاهش همبستگی نمونه‌ها
• 25. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندبعدی
• 26. چالش‌های ابعاد بالا در MCMC
• 27. پدیده‌ی "لعنت ابعاد"
• 28. اثرات منفی ابعاد بالا بر همگرایی
• 29. تکنیک‌های MCMC برای ابعاد بالا
• 30. نمونه‌برداری متوالی گیبس
• 31. مفاهیم پایه گیبس
• 32. اجرای گیبس در ابعاد بالا
• 33. ترکیب گیبس و Metropolis-Hastings
• 34. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
• 35. محدودیت‌های گیبس در ابعاد بالا
• 36. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
• 37. الگوریتم نمونه‌برداری دینامیک هلتون (HMC)
• 38. دینامیک هامیلتونی و فاز فضا
• 39. انتگرال‌گیری عددی در HMC
• 40. گام‌های لیپ‌شیتز و انتگرال‌گیری
• 41. تنظیم پارامترهای HMC
• 42. کاربرد HMC در مدل‌های احتمالی
• 43. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings
• 44. چالش‌های HMC در ابعاد بالا
• 45. روش‌های MCMC مبتنی بر خانواده‌های توزیعی
• 46. توزیع‌های گاوسی و تعمیم‌ها
• 47. توزیع‌های گاوسی چندمتغیره
• 48. استفاده از ساختار توزیع هدف
• 49. روش‌های MCMC با استفاده از ماتریس کوواریانس
• 50. بهبود طرح پیشنهادی با ماتریس کوواریانس
• 51. یادگیری ماتریس کوواریانس
• 52. الگوریتم‌های تطبیقی MCMC
• 53. تکامل پارامترهای MCMC در طول شبیه‌سازی
• 54. آموزش پارامترهای طرح پیشنهادی
• 55. روش‌های MCMC برای پویایی سیستم‌ها
• 56. مدل‌های فضایی-زمانی
• 57. نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین در مدل‌های فضایی-زمانی
• 58. کاربرد در مدل‌های اقتصادی
• 59. کاربرد در مدل‌های آماری پیچیده
• 60. روش‌های MCMC برای مدل‌های احتمالی سلسله مراتبی
• 61. مفاهیم مدل‌های سلسله مراتبی
• 62. نمونه‌برداری از پارامترهای سطوح مختلف
• 63. چالش‌های ابعاد بالا در مدل‌های سلسله مراتبی
• 64. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
• 65. تنظیم پارامترهای HMC و گیبس
• 66. روش‌های موازی‌سازی در MCMC
• 67. شبیه‌سازی موازی برای تسریع همگرایی
• 68. روش‌های MCMC پیشرفته
• 69. نمونه‌برداری از توزیع‌های با پشتیبان محدود
• 70. روش‌های MCMC با استفاده از تابع پتانسیل
• 71. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 72. مدل‌های بیزی در یادگیری ماشین
• 73. شبکه‌های بیزی و MCMC
• 74. فرایندهای گاوسی و MCMC
• 75. مدل‌های گرافیکی احتمالی
• 76. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
• 77. تخمین پارامترها در مدل‌های پیچیده
• 78. ارزیابی مدل‌های بیزی
• 79. تحلیل حساسیت در مدل‌های بیزی
• 80. روش‌های MCMC برای مدل‌های غیرپارامتری
• 81. توزیع‌های دیره لته و MCMC
• 82. فرایندهای دیره لته در مدل‌های آماری
• 83. کاربرد در خوشه‌بندی و طبقه‌بندی
• 84. روش‌های MCMC برای داده‌های عظیم
• 85. چالش‌های محاسباتی با داده‌های بزرگ
• 86. تکنیک‌های MCMC کارآمد برای داده‌های عظیم
• 87. روش‌های MCMC برای مدل‌های مخلوط
• 88. تخمین پارامترها در مدل‌های مخلوط
• 89. کاربرد در داده‌های ناهمگن
• 90. روش‌های MCMC برای تشخیص ناهنجاری
• 91. شناسایی الگوهای غیرعادی
• 92. کاربرد در حوزه‌های مختلف
• 93. روش‌های MCMC برای داده‌های سری زمانی
• 94. مدل‌های ARMA و ARIMA با MCMC
• 95. مدل‌های غیرخطی سری زمانی
• 96. روش‌های MCMC برای مدل‌های بازگشتی
• 97. شبکه‌های عصبی بازگشتی و MCMC
• 98. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
• 99. روش‌های MCMC برای مدل‌های مکانی
• 100. استفاده از ساختار مکانی داده‌ها