قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التوزيع المستهدف
توزيع احتمالي نرغب في أخذ عينات منه، وغالبًا ما يكون غير معروف أو يصعب أخذ عينات منه مباشرة، مما يتطلب طرق MCMC.
توزيع الاقتراح
التوزيع المستخدم لتوليد المرشحين في خوارزمية متروبوليس-هاستينغز، ويُسمى أيضًا توزيع الاختبار أو نواة الانتقال.
نسبة القبول
احتمالية قبول مرشح في خوارزمية متروبوليس-هاستينغز، تُحسب كحد أدنى بين 1 ونسبة كثافات التوزيع المستهدف مضروبة في نسبة توزيعات الاقتراح.
مُعيّن غيبس
حالة خاصة من متروبوليس-هاستينغز حيث يتم قبول الاقتراحات دائمًا، مع أخذ عينات شرطية لكل متغير بالنظر إلى المتغيرات الأخرى.
تقارب السلسلة
اللحظة التي تصل فيها سلسلة ماركوف إلى توزيعها الثابت، وهو أمر بالغ الأهمية لضمان صلاحية العينات المولدة بواسطة طرق MCMC.
متروبوليس المشي العشوائي
متغير من متروبوليس-هاستينغز حيث يكون توزيع الاقتراح متماثلًا ومركّزًا حول الحالة الحالية، مما يبسط حساب نسبة القبول.
التوزيع البعدي
توزيع احتمالية المعلمات بعد ملاحظة البيانات، يتم الحصول عليه بواسطة نظرية بايز وغالبًا ما يتم أخذ عينات منه عبر MCMC.
تشخيص جيلمان-روبين
طريقة تشخيصية تقيّم تقارب سلاسل MCMC متعددة عن طريق مقارنة التباين داخل السلسلة بالتباين بين السلاسل.
مخطط التتبع
رسم بياني زمني يوضح تطور قيم معلمة عبر تكرارات MCMC، ويستخدم لتقييم التقارب والاختلاط بصريًا.
التوازن التفصيلي
شرط رياضي يضمن أن التوزيع المستهدف هو التوزيع الثابت للسلسلة، وهو ضروري لصحة خوارزميات MCMC.
إعادة أخذ العينات بالاستيراد
تقنية مرتبطة بـ MCMC لتصحيح أوزان العينات عندما يختلف توزيع الاقتراح بشكل كبير عن التوزيع المستهدف.
الارغودية
خاصية تضمن أن المتوسطات الزمنية للسلسلة تتقارب مع التوقعات تحت التوزيع الثابت، وهي أساسية للاستدلال باستخدام MCMC.