Metrum Research GroupによるSTANの入門コース - yoshidk6’s blog
Metrum Research Groupから昨日、STANの入門コースの教材がアップロードされました*1。Metrumは、STANをPharmacometricsに適用するため積極的に開発に携わっています。今回公開されたものは、昨年度のPAGE/ACoP meetingで開催された Getting Started with Bayesian PKPD Modeling Using Stan: Practical use of Stan & R for PKPD applications というワークショップが元になっており、基礎的なSTANの使用法に重点が置かれています。 コードや解説PDFに加え、実際にコードを動かすチュートリアルもYouTubeにアップロードされています。英語に抵抗の無い方はこのブログより百倍ためになると思うので、ご覧になることをおすすめします。 metrumrg.c
[PDF]Sohl-Dickstein+(2014) Hamiltonian Monte Carlo Without Detailed Balance
Hamiltonian Monte Carlo Without Detailed Balance Jascha Sohl-Dickstein JASCHA@STANFORD.EDU Stanford University, Palo Alto. Khan Academy, Mountain View Mayur Mudigonda MUDIGONDA@BERKELEY.EDU Redwood Institute for Theoretical Neuroscience, University of California at Berkeley Michael R. DeWeese DEWEESE@BERKELEY.EDU Redwood Institute for Theoretical Neuroscience, University of California at Berkeley
Tokyo.stanの感想 - xiangze's sparse blog
stan開発者の一員であるBetancourtさんを招いたTokyo.stanを聴きにいきました。 Michael Betancourt's Stan Lectureを開催しました - StatModeling Memorandum 自分はstanを余り使いこなせていないのですが、主にアルゴリズムと実装に関する感想を書きます。 HMCの説明をされている中で推定されるべき事後分布の関数の等高線を回るようにサンプルしているという説明が非常に明快でした。事後分布の勾配である"重力"に対して直交する方向に運動量が存在すれば分布の極大値にとどまらずにその周囲を回るようにサンプリングがされます。ニュートン力学そのものです。 赤が勾配、青が運動量 最適化問題は山を登るか(下る)ような勾配系の問題としてイメージできますが、MCMCは分布を推定するので相空間を等エネルギー面に沿ってぐるぐる回るハミルトン系の
Michael Betancourt's Stan Lectureを開催しました - StatModeling Memorandum
ドワンゴさんに会場提供していただき、2016/6/4にMichael Betancourt's Stan Lectureを開催しました。実はStanの勉強会というのはこれがはじめてではなく、約2年ほど前に催されていたBUGS/Stan勉強会がもととなっています。 また今回はニコ生で放送したのですが、400人以上の視聴者がいたのは驚きました。この内容で、しかも英語なのに。欲を言うともっと会場にも来てほしかったです。当日の進行は少し前倒しになり、そのために閲覧できなかった方には申し訳ありませんでした。動画を公開しますのでお許しください。 以下では内容を簡単に紹介します。 Hiroki ITO "Dealing with latent discrete parameters in Stan" 一人目は頼み込んで北海道から（自腹で）来てくれました伊東宏樹さんです。動画は次の僕の分と合わせて以下にな
Gaussian Process Hyperparameter Estimation
Quick Way longer then expected post and some code for looking into the estimation of kernel hyperparameters using STAN HMC/MCMC and R. I wanted to drop this work here for safe keeping. Partially for the exercise of thinking it through and writing it down, but also because it my be useful to someone. I wrote a little about GP in a previous post, but my understanding is rather pedestrian, so these
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