سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تنظیم پارامترها برای الگوریتم‌های MCMC با واریانس بالا

کتاب تنظیم پارامترها برای الگوریتم‌های MCMC با واریانس بالا

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترها برای الگوریتم‌های MCMC با واریانس بالا

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

موضوع میانی: تنظیم پارامترها (Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمالات و آمار در الگوریتم‌های MCMC
  • 2. مفهوم زنجیره‌های مارکوف و فضای حالت
  • 3. ساختارهای بازگشتی در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 5. کاربرد روش‌های مونت کارلو در آمار
  • 6. اصول اولیه نمونه‌برداری مارکوف
  • 7. تعریف حالت‌های گذار و ماتریس احتمال
  • 8. تعیین توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 9. روش‌های حدس زدن توزیع پایدار
  • 10. مفهوم واریانس بالا در توزیع‌های هدف
  • 11. چالش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های واریانس بالا
  • 12. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول کلی
  • 14. ساختار الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 16. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 17. مراحل اجرای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 18. مثال‌های کاربردی Metropolis-Hastings
  • 19. الگوریتم Gibbs Sampling: اصول کلی
  • 20. ساختار الگوریتم Gibbs Sampling
  • 21. نمونه‌برداری شرطی در Gibbs Sampling
  • 22. مراحل اجرای الگوریتم Gibbs Sampling
  • 23. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 24. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 25. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 26. استفاده از MCMC برای تخمین توزیع پسین
  • 27. مقدمه‌ای بر مشکل واریانس بالا در MCMC
  • 28. تشخیص همگرایی در زنجیره‌های MCMC
  • 29. معیارهای بصری برای تشخیص همگرایی
  • 30. معیارهای کمی برای تشخیص همگرایی
  • 31. روش‌های تشخیص زودهنگام ناهمگرایی
  • 32. تکنیک‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 33. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 34. کاربرد نمونه‌برداری با اهمیت در MCMC
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 36. نمونه‌برداری با وزن‌دهی (Weighted Sampling)
  • 37. تنظیم پارامترهای تابع پیشنهاد
  • 38. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد برای Metropolis-Hastings
  • 39. تنظیم گام (Step Size) در Metropolis-Hastings
  • 40. تنظیم پارامترهای Gibbs Sampling
  • 41. انتخاب متغیرهای شرطی در Gibbs Sampling
  • 42. مفهوم کارایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 43. اندازه‌گیری کارایی MCMC
  • 44. افزایش کارایی با استفاده از توابع پیشنهاد بهتر
  • 45. تکنیک‌های نمونه‌برداری متوازی
  • 46. مقدمه‌ای بر MCMC موازی
  • 47. پیاده‌سازی MCMC روی سخت‌افزارهای موازی
  • 48. مدل‌های پیچیده در MCMC
  • 49. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 50. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 51. مدل‌های گرافی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 52. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافی
  • 53. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 54. کاربرد MCMC در HMMs
  • 55. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 56. MCMC برای توابع چگالی نامتعارف
  • 57. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 58. MCMC و یادگیری عمیق
  • 59. ترکیب MCMC با شبکه‌های عصبی
  • 60. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 61. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 62. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 63. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 64. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 65. بررسی مشکلات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 66. مدیریت حافظه در الگوریتم‌های MCMC
  • 67. بهینه‌سازی محاسبات در MCMC
  • 68. خطای محاسباتی و تأثیر آن بر نتایج
  • 69. ارزیابی صحت نتایج MCMC
  • 70. روش‌های اعتبارسنجی خروجی MCMC
  • 71. مقایسه MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 72. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 73. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های MCMC
  • 74. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی در MCMC
  • 75. بررسی اثرات پارامترهای تنظیم‌کننده
  • 76. مقدمه‌ای بر MCMC و نظریه اطلاعات
  • 77. کاربرد MCMC در تخمین آنتروپی
  • 78. کاربرد MCMC در مسائل تخمین پارامتر
  • 79. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 80. ارائه نتایج MCMC به صورت گرافیکی
  • 81. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 82. نکات کاربردی برای پیاده‌سازی موفق MCMC
  • 83. اشتباهات رایج در استفاده از MCMC
  • 84. چگونه از دام‌های MCMC اجتناب کنیم
  • 85. مطالعات موردی از کاربرد MCMC
  • 86. مرور مقالات کلیدی در حوزه MCMC
  • 87. آخرین پیشرفت‌ها در الگوریتم‌های MCMC
  • 88. روندهای آینده در MCMC
  • 89. مباحث تکمیلی در MCMC
  • 90. تنظیم دقیق پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 91. مدیریت واریانس در الگوریتم‌های MCMC
  • 92. الگوریتم‌های MCMC برای توزیع‌های پیچیده

📚 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.