سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب چالش‌ها و راهکارها در اعمال زنجیره‌های مارکوف به مدل‌های بیزی مدرن

کتاب چالش‌ها و راهکارها در اعمال زنجیره‌های مارکوف به مدل‌های بیزی مدرن

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 چالش‌ها و راهکارها در اعمال زنجیره‌های مارکوف به مدل‌های بیزی مدرن

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

موضوع میانی: روش‌های نمونه‌گیری بر اساس زنجیره مارکوف

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به مدل‌های بیزی مدرن
  • 2. مقدمه به زنجیره‌های مارکوف
  • 3. نیاز به زنجیره‌های مارکوف در مدل‌های بیزی مدرن
  • 4. چالش‌های محاسباتی در استنتاج بیزی
  • 5. اهمیت شبیه‌سازی در استنتاج بیزی
  • 6. آشنایی با روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 7. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف
  • 8. تعریف زنجیره مارکوف
  • 9. فضای حالت
  • 10. انتقال حالت
  • 11. ماتریس انتقال
  • 12. توزیع پایدار
  • 13. خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 14. کاهش‌ناپذیری
  • 15. غیردوره‌ای بودن
  • 16. همگرایی به توزیع پایدار
  • 17. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 18. مثال‌های ساده از زنجیره‌های مارکوف
  • 19. مقدمه به مدل‌های بیزی
  • 20. قضیه بیز
  • 21. احتمال پیشین
  • 22. احتمال درست‌نمایی
  • 23. احتمال پسین
  • 24. توزیع‌های پیشین رایج
  • 25. توزیع‌های پسین رایج
  • 26. محدودیت‌های استنتاج تحلیلی در مدل‌های بیزی
  • 27. نیاز به روش‌های عددی
  • 28. معرفی روش‌های MCMC
  • 29. هدف MCMC
  • 30. چالش‌های اعمال MCMC
  • 31. دقت و همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 32. سرعت همگرایی
  • 33. تشخیص همگرایی
  • 34. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 35. توزیع‌های پسین چندوجهی
  • 36. توزیع‌های پسین با ابعاد بالا
  • 37. مشکلات نمونه‌برداری مستقیم
  • 38. روش‌های MCMC برای غلبه بر این مشکلات
  • 39. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس (Gibbs Sampler)
  • 40. مکانیسم نمونه‌بردار گیبس
  • 41. مزایای نمونه‌بردار گیبس
  • 42. محدودیت‌های نمونه‌بردار گیبس
  • 43. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 44. مکانیسم متروپلیس-هستینگز
  • 45. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 46. قانون پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 47. مزایای متروپلیس-هستینگز
  • 48. محدودیت‌های متروپلیس-هستینگز
  • 49. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 50. تاثیر تابع پیشنهاد بر کارایی
  • 51. روش‌های بهبود تابع پیشنهاد
  • 52. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 53. نمونه‌بردار گیبس با متغیرهای پنهان
  • 54. نمونه‌بردار گیبس در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 55. الگوریتم متروپلیس-هستینگز برای متغیرهای پنهان
  • 56. الگوریتم‌های MCMC با مشتقات (Gradient-based MCMC)
  • 57. نمونه‌بردار دینامیک لاگرانژی (Langevin Dynamics)
  • 58. نمونه‌بردار دینامیک هامیلتونی (Hamiltonian Dynamics)
  • 59. نمونه‌بردار دینامیک هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 60. مزایای HMC
  • 61. محدودیت‌های HMC
  • 62. تنظیم پارامترهای HMC
  • 63. الگوریتم‌های MCMC با نمونه‌برداری وابسته به وضعیت (State-dependent MCMC)
  • 64. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 65. چالش‌های ابعاد بالا در استنتاج بیزی
  • 66. توزیع‌های پیشین نامناسب
  • 67. مشکلات پر شدن فضا (Sparsity)
  • 68. اثرات لعنتی ابعاد (Curse of Dimensionality)
  • 69. روش‌های MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 70. نمونه‌برداری از زیرفضاها (Subspace Sampling)
  • 71. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 72. استفاده از اطلاعات ساختاری مدل
  • 73. مدل‌های بیزی مدرن
  • 74. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 75. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 76. میدان‌های تصادفی مارکوف (Markov Random Fields)
  • 77. استنتاج در مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 78. چالش‌های استنتاج در مدل‌های گرافیکی پیچیده
  • 79. روش‌های MCMC برای مدل‌های گرافیکی
  • 80. نمونه‌بردار گیبس در شبکه‌های بیزی
  • 81. نمونه‌بردار گیبس در میدان‌های تصادفی مارکوف
  • 82. اعمال MCMC به مدل‌های پیشرفته
  • 83. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian Generalized Linear Models)
  • 84. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی (Bayesian Hierarchical Models)
  • 85. مدل‌های مختلط بیزی (Bayesian Mixture Models)
  • 86. مدل‌های کاربری-مبنا (User-based Models)
  • 87. مدل‌های مبتنی بر محتوا (Content-based Models)
  • 88. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
  • 89. چالش‌های اعمال MCMC به مدل‌های یادگیری عمیق
  • 90. تعداد زیاد پارامترها
  • 91. عدم خطی بودن توابع
  • 92. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MCMC
  • 93. روش‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 94. نمونه‌بردار گیبس در شبکه‌های عصبی
  • 95. متروپلیس-هستینگز در شبکه‌های عصبی
  • 96. HMC در شبکه‌های عصبی
  • 97. الگوریتم‌های MCMC تقریبی (Approximate MCMC)
  • 98. نمونه‌برداری از توزیع‌های تقریبی
  • 99. محدودیت‌های روش‌های MCMC سنتی
  • 100. چالش‌های ارزیابی و انتخاب الگوریتم MCMC

📚 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.