سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب درک عمیق منطق No-U-Turn Sampler

کتاب درک عمیق منطق No-U-Turn Sampler

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 درک عمیق منطق No-U-Turn Sampler

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی منطق No-U-Turn Sampler
  • 2. مفاهیم اولیه نمونه‌برداری بیزی
  • 3. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 4. کاربرد نمونه‌برداری در مدل‌های آماری
  • 5. نظریه اطلاعات و نمونه‌برداری
  • 6. پیوند بین نمونه‌برداری و بهینه‌سازی
  • 7. معرفی نمونه‌بردار No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 8. تاریخچه الگوریتم‌های نمونه‌برداری
  • 9. تکامل نمونه‌بردار Metropolis-Hastings
  • 10. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 11. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 12. محدودیت‌های HMC و نیاز به NUTS
  • 13. اصول فیزیکی پشت HMC
  • 14. حرکت هامیلتونی و انرژی پتانسیل
  • 15. مفهوم تکانه در HMC
  • 16. معادله حرکت نیوتن و زمان گسسته
  • 17. انتگرال‌گیری عددی در HMC (Leapfrog Integrator)
  • 18. معیار پذیرش Metropolis-Hastings در HMC
  • 19. مشکلات انتخاب گام زمانی در HMC
  • 20. مشکلات انتخاب تعداد گام‌ها در HMC
  • 21. پدیده "No-U-Turn" در HMC
  • 22. تعریف دقیق "No-U-Turn"
  • 23. چگونه NUTS از این پدیده جلوگیری می‌کند
  • 24. استفاده از مشتقات تابع انرژی پتانسیل
  • 25. محاسبه گرادیان تابع هدف
  • 26. کاربرد مشتق دوم (هسین) در NUTS
  • 27. نقش ماتریس هسین در NUTS
  • 28. بهینه‌سازی جستجوی خطی در NUTS
  • 29. جستجوی دوطرفه (Bi-directional Search)
  • 30. تکنیک نمونه‌برداری با دو جهت (Dual-Average)
  • 31. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 32. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 33. تنظیم ضریب جرم (Mass Matrix)
  • 34. تنظیمات مربوط به جستجوی دوطرفه
  • 35. اهمیت انتخاب صحیح پارامترها
  • 36. تاثیر پارامترها بر سرعت همگرایی
  • 37. تاثیر پارامترها بر دقت نمونه‌ها
  • 38. روش‌های تنظیم خودکار پارامترها
  • 39. تنظیم نرخ یادگیری با استفاده از Dual-Averaging
  • 40. تنظیم ماتریس جرم با استفاده از Dual-Averaging
  • 41. ارزیابی همگرایی در NUTS
  • 42. شاخص‌های ارزیابی همگرایی
  • 43. R-hat (Gelman-Rubin statistic)
  • 44. Trace plots
  • 45. Autocorrelation plots
  • 46. Effective Sample Size (ESS)
  • 47. تفسیر شاخص‌های همگرایی
  • 48. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی NUTS
  • 49. کتابخانه‌ها و ابزارهای پیاده‌سازی NUTS
  • 50. PyMC3 و NUTS
  • 51. Stan و NUTS
  • 52. TensorFlow Probability و NUTS
  • 53. JAX و NUTS
  • 54. مقایسه NUTS با سایر نمونه‌بردارها
  • 55. مزایای NUTS نسبت به Metropolis-Hastings
  • 56. مزایای NUTS نسبت به Gibbs Sampling
  • 57. مزایای NUTS نسبت به HMC استاندارد
  • 58. معایب احتمالی NUTS
  • 59. کاربردهای NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 60. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 61. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 62. مدل‌های سری زمانی
  • 63. مدل‌های فضایی
  • 64. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 65. کاربرد NUTS در یادگیری عمیق بیزی
  • 66. تخمین پارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 67. بهینه‌سازی توابع زیان بیزی
  • 68. تنظیم فراپارامترها در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 69. کاربرد NUTS در علوم داده
  • 70. تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 71. مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 72. استنتاج آماری در عمل
  • 73. کاربرد NUTS در اقتصادسنجی
  • 74. تخمین مدل‌های اقتصادسنجی بیزی
  • 75. تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی
  • 76. تحلیل داده‌های پانل
  • 77. کاربرد NUTS در فیزیک آماری
  • 78. مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی
  • 79. شبیه‌سازی مواد
  • 80. مطالعه پدیده‌های پیچیده
  • 81. کاربرد NUTS در علوم زیستی
  • 82. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 83. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک
  • 84. مدل‌سازی زیست‌شناختی
  • 85. چالش‌های NUTS در ابعاد بالا
  • 86. مشکلات در فضاهای با ابعاد زیاد
  • 87. راهکارهای مقابله با ابعاد بالا
  • 88. استفاده از ماتریس جرم قطری
  • 89. استفاده از ماتریس جرم بلوکی
  • 90. نکات پیشرفته در NUTS
  • 91. بهینه‌سازی حافظه در NUTS
  • 92. موازی‌سازی الگوریتم NUTS
  • 93. استفاده از NUTS در محیط‌های توزیع‌شده
  • 94. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته‌تر
  • 95. سایر نمونه‌برداران مبتنی بر HMC
  • 96. معرفی نمونه‌بردار No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 97. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم پارامترها
  • 98. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 99. نکات مهم در انتخاب گام و جرم
  • 100. کاربرد NUTS در مسائل واقعی

📚 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.