एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
MCMC (मार्कोव चेन मोंटे कार्लो)
एल्गोरिदम का एक वर्ग जो एक मार्कोव चेन का निर्माण करता है जिसमें पोस्टीरियर वितरण स्थिर वितरण के रूप में होता है, जटिल ग्राफिकल मॉडल में अनुमान लगाने के लिए।
मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म
एक सामान्य MCMC एल्गोरिथ्म जो नए राज्यों को उत्पन्न करने के लिए एक प्रस्ताव वितरण का उपयोग करता है और लक्ष्य वितरण की ओर अभिसरण सुनिश्चित करने वाले संभावना मानदंड के अनुसार इन प्रस्तावों को स्वीकार/अस्वीकार करता है।
बर्न-इन
MCMC नमूनाकरण की प्रारंभिक अवधि जिसके दौरान नमूनों को अनदेखा किया जाता है क्योंकि चेन अभी तक अपने स्थिर वितरण तक नहीं पहुंची है, प्रारंभिक अवस्था के प्रभाव को समाप्त करते हुए।
मिश्रण समय
एक मार्कोव चेन के लिए आवश्यक पुनरावृत्तियों की संख्या जो उसे अपने स्थिर वितरण के काफी करीब लाने के लिए, MCMC एल्गोरिदम की अभिसरण गति को मापता है।
अस्वीकृति नमूनाकरण
प्रत्यक्ष नमूनाकरण तकनीक जो एक आवरण वितरण से उम्मीदवारों को उत्पन्न करती है और उन्हें लक्ष्य/आवरण घनत्व के अनुपात के समानुपाती संभावना के साथ स्वीकार करती है।
महत्व नमूनाकरण
मोंटे कार्लो विधि जो लक्ष्य वितरण से भिन्न एक प्रस्ताव वितरण से नमूनाकरण द्वारा प्रस्तुत पूर्वाग्रह को सुधारने के लिए महत्व भार का उपयोग करती है।
अनुक्रमिक मोंटे कार्लो
अनुक्रमिक मॉडल में अनुमान के लिए एल्गोरिदम का समूह (कण फिल्टर), अनुक्रमिक वितरणों का अनुमान लगाने के लिए भारित कणों के समूह का उपयोग करता है।
हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो
उन्नत MCMC प्रकार जो उच्च स्वीकृति संभावना के साथ दूरस्थ अवस्थाओं का प्रस्ताव करने के लिए हैमिल्टोनियन यांत्रिकी का उपयोग करता है, नमूनों के ऑटोकोरिलेशन को कम करता है।
गेलमैन-रुबिन डायग्नोस्टिक
एक सांख्यिकीय विधि जो MCMC श्रृंखलाओं के अभिसरण का मूल्यांकन करती है, श्रृंखला के भीतर और बीच के विचरण की तुलना करके, जहां 1 के करीब का मान अभिसरण को दर्शाता है।
पतलाई (थिनिंग)
स्वसम्बंध को कम करने और भंडारण को कम करने के लिए MCMC नमूनों के केवल एक उपसमुच्चय को बनाए रखने की तकनीक, आमतौर पर हर k-वें नमूने को रखकर।
अनुमानित साक्ष्य अनुमान
ग्राफिकल मॉडल में सीमांत संभावना (साक्ष्य) का अनुमान लगाने की विधियाँ, मॉडल चयन और बेयसियन गणना के लिए आवश्यक।
स्लाइस सैंपलिंग
जटिल वितरणों से नमूनाकरण को सरल बनाने के लिए सहायक चर पेश करने वाली MCMC तकनीक, विशेष रूप से बहु-मोडल वितरणों के लिए उपयोगी।
ब्लैकवेल-मैकक्वीन वेरिएंट
डिरिकले प्रक्रियाओं के लिए एक अनुक्रमिक नमूनाकरण एल्गोरिथ्म, ब्लैकवेल-मैकक्वीन पूर्वानुमान वितरण के अनुसार नमूने उत्पन्न करता है।
प्रतिकूल सैंपलिंग
मोंटे कार्लो अनुमान की दक्षता में सुधार के लिए नकारात्मक रूप से सहसंबंधित नमूनों के जोड़े का उपयोग करने वाली विचरण में कमी की तकनीक।