قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
Classe d'algorithmes d'échantillonnage qui construisent une chaîne de Markov ayant la distribution postérieure comme distribution stationnaire pour effectuer une inférence approximative dans les modèles graphiques complexes.
Algorithme de Metropolis-Hastings
Algorithme MCMC général qui utilise une distribution propositionnelle pour générer de nouveaux états et accepte/rejette ces propositions selon un critère de probabilité garantissant la convergence vers la distribution cible.
Burn-in
Période initiale d'échantillonnage MCMC pendant laquelle les échantillons sont ignorés car la chaîne n'a pas encore atteint sa distribution stationnaire, éliminant l'influence de l'état initial.
Temps de mélange
Nombre d'itérations nécessaires pour qu'une chaîne de Markov s'approche suffisamment de sa distribution stationnaire, mesurant la rapidité de convergence des algorithmes MCMC.
Échantillonnage par rejet
Technique d'échantillonnage direct qui génère des candidats depuis une distribution enveloppe et les accepte avec une probabilité proportionnelle au ratio des densités cible/enveloppe.
Échantillonnage d'importance
Méthode Monte Carlo utilisant des poids d'importance pour corriger le biais introduit par l'échantillonnage depuis une distribution propositionnelle différente de la distribution cible.
Monte Carlo séquentiel
Ensemble d'algorithmes (filtres à particules) pour l'inférence dans les modèles séquentiels, utilisant des ensembles de particules pondérées pour approximer les distributions séquentielles.
Hamiltonian Monte Carlo
Variante MCMC avancée utilisant la mécanique hamiltonienne pour proposer des états lointains avec haute probabilité d'acceptation, réduisant l'autocorrélation des échantillons.
تشخيص جيلمان-روبين
طريقة إحصائية تقيم تقارب سلاسل MCMC عن طريق مقارنة التباين داخل السلسلة وبين السلاسل، حيث القيمة القريبة من 1 تشير إلى التقارب.
ترقيق (Thinning)
تقنية تتضمن الاحتفاظ فقط بمجموعة فرعية من عينات MCMC لتقليل الارتباط الذاتي والتخزين، عادةً عن طريق الاحتفاظ بكل عينة k-th.
الاستدلال بالدليل التقريبي
طرق تقدير الاحتمالية الهامشية (الدليل) في النماذج الرسومية، ضرورية لاختيار النماذج والحساب البايزي.
أخذ العينات بالشرائح
تقنية MCMC تقدم متغيرات مساعدة لتبسيط أخذ العينات من التوزيعات المعقدة، مفيدة بشكل خاص للتوزيعات متعددة الوسائط.
متغير بلاكويل-ماكوين
خوارزمية أخذ عينات تسلسلية لعمليات ديريشليت، تولد عينات وفقًا للتوزيع التنبؤي لـ Blackwell-MacQueen.
أخذ العينات المعاكس
تقنية تقليل التباين تستخدم أزواجًا من العينات المرتبطة سلبًا لتحسين كفاءة تقدير Monte Carlo.