Hamiltonian Monte Carlo Methods in Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Elsevier Inc Feb 2023, 2023

0443190356 / 9780443190353

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Neuware - Hamiltonian Monte Carlo Methods in Machine Learning introduces methods for optimal tuning of HMC parameters, along with an introduction of Shadow and Non-canonical HMC methods with improvements and speedup. Lastly, the authors address the critical issues of variance reduction for parameter estimates of numerous HMC based samplers. The book offers a comprehensive introduction to Hamiltonian Monte Carlo methods and provides a cutting-edge exposition of the current pathologies of HMC-based methods in both tuning, scaling and sampling complex real-world posteriors. These are mainly in the scaling of inference (e.g., Deep Neural Networks), tuning of performance-sensitive sampling parameters and high sample autocorrelation. Other sections provide numerous solutions to potential pitfalls, presenting advanced HMC methods with applications in renewable energy, finance and image classification for biomedical applications. Readers will get acquainted with both HMC sampling theory and algorithm implementation.

N° de ref. del artículo 9780443190353

Título
Hamiltonian Monte Carlo Methods in Machine Learning
Autor
Wilson Tsakane Mongwe
Editorial
Elsevier Inc Feb 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
0443190356
ISBN 13
9780443190353
Peso del artículo
391 gramos
Dimensiones
235x191x12 mm

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