お急ぎな方向け説明 pystanでdivergenceなパラメータだとかmax_tree_depthに陥ってるパラメータってどんなのか気になる事ありますよね。そんなときは以下のようにして、抽出できます。 def get_divert_params(params): #get_sample_params["divertgent__"]にdivertしたかどうかのフラグが入っている #ただしこれはwarmupも含めた結果なので、warmup分をさっ引いて拾ってくる #chain毎に存在するものは後が楽になるように結合しておく divert=np.array([chain["divergent__"][fit.sim["warmup"]:] for chain in fit.get_sampler_params() ]).transpose().reshape(-1) didx=np.nonze
この記事は、stanでモデルを組むことは出来てとりあえず走らせたけれどもRhatが1.0になってくれない。モデルの改良なり、サンプリングパラメータの調整で切り抜けたいが、「stanのマニュアルを読んでも、わかんねー」と思った時にどういう役に立てばと思います。 実際にはHMC(ハミルトンモンテカルロ)一般の話なので、pyMCとかでも事情は一緒ですが、Stanが使っている語彙で説明します。具体的には以下のパラメータや警告の意味が「わかんねーよ」っていうのに対して簡単な事例で説明したいと思います。 なお、この解説の元ネタとなっている論文はこちらです、ただ此方だと直接stanのパラメータ・警告とは直接結びついてないので本文書を書きました。https://arxiv.org/pdf/1701.02434.pdf sampligパラメータstepsizestepsize_jittermetric :
Stan supports a direct encoding of reparameterizations. Stan also supports changes of variables by directly incrementing the log probability accumulator with the log Jacobian of the transform. Theoretical and practical background A Bayesian posterior is technically a probability measure, which is a parameterization-invariant, abstract mathematical object.1 Stan’s modeling language, on the other ha
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