এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
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.
গেলম্যান-রুবিন ডায়াগনস্টিক
এমসিএমসি চেইনের অভিসরণ মূল্যায়নকারী পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি, যা ইন্ট্রা-চেইন এবং ইন্টার-চেইন ভ্যারিয়েন্স তুলনা করে, যেখানে ১-এর কাছাকাছি মান অভিসরণ নির্দেশ করে।
থিনিং (নমুনা পাতলা করা)
অটোকোরিলেশন এবং স্টোরেজ হ্রাস করার জন্য এমসিএমসি নমুনার একটি উপসেট সংরক্ষণের কৌশল, সাধারণত প্রতি k-তম নমুনা রাখা হয়।
আনুমানিক প্রমাণ দ্বারা অনুমান
গ্রাফিকাল মডেলগুলিতে প্রান্তিক সম্ভাবনা (প্রমাণ) অনুমানের পদ্ধতি, যা মডেল নির্বাচন এবং বেইজিয়ান গণনার জন্য অপরিহার্য।
স্লাইস স্যাম্পলিং
জটিল বন্টনের নমুনা সহজ করার জন্য অক্জিলিয়ারী ভেরিয়েবল প্রবর্তনকারী এমসিএমসি কৌশল, বিশেষত মাল্টিমোডাল বন্টনের জন্য উপযোগী।
ব্ল্যাকওয়েল-ম্যাককুইন ভেরিয়েন্ট
ডিরিচলেট প্রক্রিয়ার জন্য অনুক্রমিক নমুনা অ্যালগরিদম, যা ব্ল্যাকওয়েল-ম্যাককুইন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বন্টন অনুযায়ী নমুনা তৈরি করে।
এন্টিথেটিক স্যাম্পলিং
মন্টে কার্লো অনুমানের দক্ষতা উন্নত করার জন্য নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত নমুনা জোড় ব্যবহার করে ভ্যারিয়েন্স হ্রাস কৌশল।