এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
গিবস স্যাম্পলার
মেট্রোপলিস-হেস্টিংসের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে যেখানে প্রতিটি নতুন মান একটি ভেরিয়েবলের সম্পূর্ণ শর্তাধীন বন্টন থেকে নমুনা করা হয়, অন্যান্য সমস্ত ভেরিয়েবলের বর্তমান মান দেওয়া থাকে।
মিশ্রণ (বার্ন-ইন)
একটি MCMC সিমুলেশনের প্রাথমিক পর্যায় যেখানে নমুনাগুলি উপেক্ষা করা হয় যাতে চেইনটি তার স্থির বন্টনে পৌঁছাতে পারে এবং তার শুরুর বিন্দু থেকে মুক্তি পেতে পারে।
হ্যামিল্টোনিয়ান মন্টে কার্লো (HMC)
একটি উন্নত MCMC অ্যালগরিদম যা হ্যামিল্টোনিয়ান মেকানিক্স ব্যবহার করে উচ্চ গ্রহণযোগ্যতার হার সহ দূরবর্তী লাফ প্রস্তাব করে, এলোমেলো হাঁটা পদ্ধতির তুলনায় অটোকোরিলেশন হ্রাস করে।
এলোমেলো হাঁটা (র্যান্ডম ওয়াক)
মেট্রোপলিস-হেস্টিংসে প্রস্তাব কৌশল যেখানে নতুন অবস্থা হল বর্তমান অবস্থা যোগ একটি এলোমেলো বিঘ্ন, প্রায়শই উচ্চ-মাত্রিক বন্টনের জন্য অকার্যকর।
কনভারজেন্স ডায়াগনস্টিক
পরিসংখ্যানগত এবং ভিজ্যুয়াল কৌশলের সেট (যেমন: গেলম্যান-রুবিনের $ar{R}$, ট্রেস প্লট) একটি বা একাধিক MCMC চেইন তাদের স্থির বন্টনে পৌঁছেছে কিনা তা মূল্যায়ন করার জন্য।
কার্যকর নমুনা আকার (ESS)
একটি অটোকোরিলেটেড MCMC চেইনে সমতুল্য স্বাধীন নমুনার সংখ্যা, মোট পুনরাবৃত্তির সংখ্যাকে একটি অটোকোরিলেশন ফ্যাক্টর দ্বারা ভাগ করে গণনা করা হয়।
প্রস্তাবিত বন্টন
শর্তাধীন বন্টন $q(x'|x)$ মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদমে বর্তমান অবস্থা $x$ থেকে একটি প্রার্থী তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, যার পছন্দ অন্বেষণের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে।
গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড
মেট্রোপলিস-হেস্টিংসে একটি প্রস্তাবিত অবস্থা গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করার জন্য সম্ভাব্য নিয়ম, লক্ষ্য বন্টন এবং প্রস্তাবের ঘনত্বের অনুপাতের উপর ভিত্তি করে।
এপিরিয়ডিসিটি
মার্কভ চেইনের একটি বৈশিষ্ট্য যা নিশ্চিত করে যে এটি নির্ধারক চক্রে আটকে যায় না, একটি অনন্য স্থির বন্টনের দিকে অভিসৃতি নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় শর্ত।
ইরিডিউসিবিলিটি
মার্কভ চেইনের একটি বৈশিষ্ট্য যা নিশ্চিত করে যে স্থানের যেকোনো অবস্থা থেকে যেকোনো অন্য অবস্থায় সসীম সংখ্যক ধাপে অশূন্য সম্ভাবনা সহ পৌঁছানো যায়।
থিনিং (পাতলা করা)
পোস্ট-সিমুলেশন কৌশল যা স্বতঃসম্পর্ক এবং স্টোরেজ লোড কমানোর জন্য প্রতি k নমুনার মধ্যে শুধুমাত্র একটি সংরক্ষণ করে, যদিও এর উপযোগিতা প্রায়ই বিতর্কিত।
স্লাইস স্যাম্পলিং
একটি MCMC পদ্ধতি যা একটি সহায়ক ভেরিয়েবল ('স্লাইস') প্রবর্তন করে এবং এই স্লাইস দ্বারা সংজ্ঞায়িত উপ-স্থানটি সমানভাবে অন্বেষণ করে লক্ষ্য বন্টন থেকে নমুনা নেয়।
ইন্টিগ্রেশন টাইম
HMC-তে, মেট্রোপলিস প্রস্তাবের আগে হ্যামিলটোনিয়ান সিস্টেমের সিমুলেশনের সময়কাল নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার, যা প্যারামিটার স্পেসে ভ্রমণ করা দূরত্বকে প্রভাবিত করে।
মাস ম্যাট্রিক্স
HMC-তে, গতিশীল স্থানের মেট্রিক সংজ্ঞায়িতকারী ম্যাট্রিক্স, যার সেটিং (প্রায়শই পোস্টেরিয়র কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের কর্ণে) অ্যালগরিদমের কার্যকারিতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
এনসেম্বল স্যাম্পলিং
MCMC অ্যালগরিদমের পরিবার (যেমন: অ্যাফাইন ইনভেরিয়েন্ট) যা স্থান অন্বেষণ করতে একসাথে একাধিক ওয়াকার ব্যবহার করে, মাল্টিমোডাল বা অত্যন্ত সম্পর্কযুক্ত বন্টনে কর্মক্ষমতা উন্নত করে।