سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Reflected Hamiltonian Monte Carlo: نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا

کتاب Reflected Hamiltonian Monte Carlo: نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد 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 Reflected Hamiltonian Monte Carlo: نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق مکانیک سماوی با پرش‌های معکوس (Reflected Hamiltonian Monte Carlo)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار برای نمونه‌گیری
  • 3. مبانی نظری نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 4. نحوه عملکرد زنجیره‌های مارکوف
  • 5. نظریه ارگودیسیته و همگرایی
  • 6. انواع الگوریتم‌های نمونه‌گیری مارکوف چین (MCMC)
  • 7. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 8. نمونه‌گیری متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 9. مزایا و معایب روش‌های کلاسیک MCMC
  • 10. چالش‌های نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 11. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 12. مشکل توزیع‌های نرمالیزه نشده
  • 13. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیچیده
  • 14. مدل‌های سلسله مراتبی و نمونه‌گیری
  • 15. شبکه‌های بیزی و استنتاج در آن‌ها
  • 16. مقدمه‌ای بر دینامیک‌های همیلتونی
  • 17. معادلات همیلتون و مکانیک کلاسیک
  • 18. فضای فاز و مختصات کانونی
  • 19. تبدیلات کانونی و انتگرال‌پذیری
  • 20. کاربرد دینامیک‌های همیلتونی در فیزیک آماری
  • 21. مفهوم زمان و تحول سیستم‌های دینامیکی
  • 22. نظریه آشوب و حساسیت به شرایط اولیه
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های بر پایه دینامیک همیلتونی برای نمونه‌گیری
  • 24. ایده اصلی نمونه‌گیری همیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 25. معرفی متغیرهای پنهان در HMC
  • 26. تعریف انرژی پتانسیل و انرژی جنبشی
  • 27. انتخاب جرم (Mass Matrix) و تأثیر آن
  • 28. انتخاب گام زمانی (Step Size) در انتگرال‌گیری
  • 29. تعداد گام‌های انتگرال‌گیری (Number of Steps)
  • 30. الگوریتم اصلی HMC
  • 31. مرحله پیشنهاد (Proposal Step)
  • 32. مرحله پذیرش/رد (Accept/Reject Step)
  • 33. مزایای HMC نسبت به روش‌های کلاسیک
  • 34. کارایی بالاتر در فضاهای با ابعاد بالا
  • 35. قابلیت پیمایش بهتر در نواحی با احتمال بالا
  • 36. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 37. معایب HMC و چالش‌های پیاده‌سازی
  • 38. تنظیم پارامترهای HMC
  • 39. حساسیت به انتخاب جرم و گام زمانی
  • 40. هزینه محاسباتی بالاتر نسبت به گیبس
  • 41. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری همیلتونی بازتابی (Reflected HMC)
  • 42. انگیزه برای توسعه HMC
  • 43. مشکلات HMC در فضاهای با محدودیت
  • 44. مفهوم توزیع هدف روی یک منیفولد
  • 45. تعریف منیفولد و توپولوژی آن
  • 46. انواع محدودیت‌ها در فضاهای نمونه‌گیری
  • 47. مقدمه‌ای بر هندسه دیفرانسیل برای RHMC
  • 48. بردارهای مماس و نرمال
  • 49. متریک ریمانی و محاسبه فاصله
  • 50. توابع گرانش و انحنای منیفولد
  • 51. مفهوم بازتاب (Reflection) در RHMC
  • 52. چگونگی اعمال بازتاب در فضای فاز
  • 53. قوانین بازتاب در مرزهای منیفولد
  • 54. الگوریتم اصلی RHMC
  • 55. تعریف تابع پتانسیل و انرژی جنبشی روی منیفولد
  • 56. انتخاب متریک و گام زمانی
  • 57. انتگرال‌گیری با استفاده از دینامیک‌های بازتابی
  • 58. مرحله پیشنهاد و پذیرش/رد در RHMC
  • 59. کاربرد RHMC در مسائل با محدودیت‌های هندسی
  • 60. مدل‌های آماری با پارامترهای محدود
  • 61. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 62. نمونه‌گیری از توزیع‌های روی مخروط‌ها و سطوح
  • 63. کاربرد RHMC در رباتیک و ناوبری
  • 64. موقعیت‌یابی و نقشه‌برداری مشارکتی
  • 65. نمونه‌گیری از توزیع‌های مولد در گرافیک کامپیوتری
  • 66. مقدمه‌ای بر انتخاب پارامترهای بهینه در RHMC
  • 67. روش‌های تنظیم خودکار گام زمانی
  • 68. روش‌های تنظیم خودکار جرم (Mass Matrix Adaptation)
  • 69. تکنیک‌های تنظیم جرم تطبیقی (Adaptive Mass Matrix)
  • 70. استفاده از اطلاعات هندسی منیفولد برای تنظیم جرم
  • 71. روش‌های بهبود کارایی RHMC
  • 72. استفاده از انتگرال‌گیرهای مرتبه بالاتر
  • 73. تکنیک‌های انتگرال‌گیری با گام زمانی متغیر
  • 74. استفاده از شتاب‌دهنده‌ها
  • 75. مقدمه‌ای بر ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 76. معیارهای همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 77. روش‌های تشخیص همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 78. اندازه‌گیری کارایی نمونه‌گیری (Effective Sample Size)
  • 79. تحلیل همبستگی نمونه‌ها
  • 80. کاربرد RHMC در یادگیری ماشین
  • 81. مدل‌های تولیدی مبتنی بر انرژی
  • 82. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در چارچوب RHMC
  • 83. یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از RHMC
  • 84. مقایسه RHMC با سایر روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 85. HMC، NUTS، VI و RHMC
  • 86. مزایای RHMC در سناریوهای خاص
  • 87. محدودیت‌های RHMC در کاربردهای عملی
  • 88. پیاده‌سازی RHMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 89. مخازن کتابخانه‌ای موجود برای RHMC
  • 90. چالش‌های نرم‌افزاری و محاسباتی
  • 91. مسائل باز در RHMC و پژوهش‌های آینده
  • 92. تعمیم RHMC به منیفولدهای پیچیده‌تر
  • 93. ترکیب RHMC با روش‌های نمونه‌گیری دیگر
  • 94. کاربرد RHMC در علوم زیستی و داده‌های حجیم
  • 95. مدل‌سازی مولکولی و دینامیک پروتئین‌ها
  • 96. تحلیل داده‌های ژنومیک و متابولومیک
  • 97. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
  • 98. کاربرد RHMC در اقتصاد سنجی و مالی
  • 99. مدل‌سازی سری‌های زمانی پیچیده
  • 100. تحلیل سبد سهام با محدودیت‌های متنوع

📚 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.