Hamiltonian Monte Carlo cho người giả

Bạn có thể cung cấp một bước từng bước để giải thích cho người giả về cách Hamiltonian Monte Carlo làm việc?

Tái bút: Tôi đã đọc các câu trả lời ở đây, Hamiltonian monte carlo , và ở đây, Hamiltonian Monte Carlo so với Sequential Monte Carlo , và ở đây, Hamiltonian Monte Carlo: làm thế nào để hiểu ý nghĩa của đề xuất Hắc ám? và họ không giải quyết nó theo cách từng bước.

bayesian hmc

— người học thống kê
nguồn

Nếu bạn Google Michael Betancourt, bạn sẽ tìm thấy một bộ sưu tập các bài báo và các cuộc nói chuyện sẽ giúp bạn vượt ra khỏi điểm giả.

— Tây An

Tôi đánh giá cao bài viết Khái niệm arxiv.org/abs/1701.02434 là điểm khởi đầu.

— cwl

Phần của stantài liệu về HMC là vững chắc. mc-stan.org/users/documentation

— Sycorax nói Phục hồi Monica

IMHO bất kỳ ý kiến nào ở trên có thể được chuyển thành câu trả lời - sẽ tự mình làm điều đó, nhưng sẽ cảm thấy tôi có tiếng tăm không đáng có :-)

— Martin Modrák

Cuốn sách Mcelreaths, Xem xét lại, có một phần ngắn về lấy mẫu đô thị và cung cấp một phần mở rộng của sự tương tự với Hamiltonian Monte Carlo. Nó thực sự là dành cho người giả, Và rất nhẹ về chi tiết, nhưng ít nhất đã cho tôi một trực giác cho những gì đang xảy ra.

— bjw 15/03/18

Như đã đề cập trong các nhận xét của cwl, bjw và Sycorax, các tài nguyên sau đây rất hữu ích (tôi cũng có thể giới thiệu chúng từ kinh nghiệm của riêng tôi):

Suy nghĩ lại về thống kê của R. McElreath có phần giới thiệu ngắn nhưng rất dễ tiếp cận (và là một cuốn sách tuyệt vời về tổng thể).
Giới thiệu khái niệm về Hamiltonian Monte Carlo của M. Betancourt đi sâu.
Tài liệu Stan cũng có một phần vững chắc về HMC

— Martin Modrák
nguồn