کتاب تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری توزیع شده 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed MCMC)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی MCMC
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. روش‌های MCMC کلاسیک
  • 4. نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای
  • 5. فرآیندهای مارکوف
  • 6. شبکه‌های مارکوف
  • 7. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 8. پایان‌ناپذیری و دوره زنجیره‌های مارکوف
  • 9. توزیع پایدار
  • 10. شرط تعادل جزئی
  • 11. شرط تعادل دقیق
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. تابع پیشنهاد
  • 14. تابع هدف
  • 15. نسبت پذیرش
  • 16. نکات عملی Metropolis-Hastings
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 18. توزیع شرطی
  • 19. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 20. نکات عملی Gibbs Sampling
  • 21. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 22. مزایا و معایب
  • 23. کاربردها
  • 24. محدودیت‌های MCMC کلاسیک
  • 25. زمان همگرایی طولانی
  • 26. همبستگی نمونه‌ها
  • 27. چندمدالی بودن توزیع هدف
  • 28. مشکلات نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 29. نیاز به تنظیم پارامترها
  • 30. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 31. MCMC در توزیع‌های با بعد بالا
  • 32. نمونه‌گیری با گرادیان (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 33. دینامیک هامیلتونی
  • 34. قانون پایستگی انرژی
  • 35. انتگرال‌گیری عددی
  • 36. انتگرال‌گیر Leapfrog
  • 37. انتگرال‌گیر Verlet
  • 38. نقاط قوت HMC
  • 39. نقاط ضعف HMC
  • 40. نیاز به محاسبه گرادیان
  • 41. حساسیت به پارامترهای دینامیکی
  • 42. نمونه‌گیری با گرادیان میانگین (Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo - SGHMC)
  • 43. ترکیب HMC با گرادیان تصادفی
  • 44. کاهش هزینه محاسباتی
  • 45. کاربرد در داده‌های حجیم
  • 46. نمونه‌گیری با شتاب (Acceleration Techniques)
  • 47. استفاده از اطلاعات گرادیان برای شتاب‌دهی
  • 48. تکنیک‌های شتاب‌دهی مبتنی بر دینامیک
  • 49. نمونه‌گیری با زمان‌بندی متغیر (Time-Varying Parameters)
  • 50. MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 51. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 52. مدل‌های مکانی-زمانی
  • 53. مدل‌های گرافیکی
  • 54. مدل‌های غیرپارامتری
  • 55. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیشین غیرپارامتری
  • 56. فرآیندهای گوسی
  • 57. فرآیندهای دیریکله
  • 58. MCMC برای استنتاج مدل‌های پیچیده
  • 59. مدل‌های بیزی برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 60. مدل‌های بیزی برای پردازش زبان طبیعی
  • 61. مدل‌های بیزی برای بینایی ماشین
  • 62. مدل‌های بیزی برای یادگیری تقویتی
  • 63. تکنیک‌های نمونه‌گیری توزیع شده MCMC
  • 64. مفاهیم اساسی نمونه‌گیری توزیع شده
  • 65. پردازش موازی
  • 66. پردازش توزیع شده
  • 67. مزایای نمونه‌گیری توزیع شده
  • 68. افزایش سرعت محاسبات
  • 69. قابلیت پردازش داده‌های حجیم
  • 70. مقیاس‌پذیری
  • 71. چالش‌های نمونه‌گیری توزیع شده
  • 72. ارتباطات شبکه
  • 73. همگام‌سازی
  • 74. توزیع بار محاسباتی
  • 75. مدیریت حافظه
  • 76. روش‌های نمونه‌گیری توزیع شده
  • 77. نمونه‌گیری موازی مستقل (Independent Parallel MCMC)
  • 78. اجرای چندین زنجیره MCMC به صورت مستقل
  • 79. ادغام نتایج
  • 80. مزایا: سادگی پیاده‌سازی
  • 81. معایب: عدم استفاده از اطلاعات بین زنجیره‌ها
  • 82. نمونه‌گیری موازی وابسطه (Coupled Parallel MCMC)
  • 83. ایجاد ارتباط بین زنجیره‌ها
  • 84. تکنیک‌های کوپلینگ
  • 85. کوپلینگ با استفاده از توزیع هدف
  • 86. کوپلینگ با استفاده از تابع پیشنهاد
  • 87. کوپلینگ با استفاده از وزن‌ها
  • 88. مزایا: بهبود کارایی و همگرایی
  • 89. معایب: پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 90. نمونه‌گیری اشتراکی (Shared MCMC)
  • 91. استفاده از حافظه مشترک بین پردازنده‌ها
  • 92. به اشتراک‌گذاری وضعیت زنجیره
  • 93. به اشتراک‌گذاری تابع پیشنهاد
  • 94. مزایا: کاهش سربار ارتباطات
  • 95. معایب: نیاز به زیرساخت حافظه مشترک
  • 96. نمونه‌گیری با اشتراک‌گذاری وضعیت (State-Sharing MCMC)
  • 97. نمونه‌گیری با اشتراک‌گذاری تابع پیشنهاد (Proposal-Sharing MCMC)
  • 98. نمونه‌گیری با اشتراک‌گذاری گرادیان (Gradient-Sharing MCMC)
  • 99. نمونه‌گیری با اشتراک‌گذاری اطلاعات (Information-Sharing MCMC)
  • 100. روش‌های توزیع شده مبتنی بر HMC

📚 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.