الاستدلال المتغير التفاضلي التلقائي (ADVI)
الاستدلال المتغير التفاضلي التلقائي (ADVI) هو خوارزمية الصندوق الأسود للاستدلال التقريبي الخلفي البايزي، قدمها Kucukelbir وآخرون (2017، JMLR). بالنظر إلى أي نموذج احتمالي يمكن تفاضل كثافته المشتركة اللوغاريتمية، يقوم ADVI تلقائيًا بتحويل المتغيرات الكامنة المقيدة إلى الفضاء الحقيقي غير المقيد، ويضبط عائلة متغيرية غاوسية عن طريق تعظيم حد الأدنى للدليل (ELBO) باستخدام صعود التدرج العشوائي، ويعيد تقريبًا خلفيًا دون اشتقاقات خاصة بالنموذج. إنه محرك الاستدلال المتغير الافتراضي في Stan وهو متاح في PyMC و NumPyro.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2017). Automatic differentiation variational inference. Journal of Machine Learning Research, 18(14), 1–45. link ↗
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2016). Automatic differentiation variational inference. arXiv:1603.00788. link ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الانحدار البايزيبايزي↔ compare
- الانتشار التوقعي (EP)بايزي↔ compare
- سلاسل ماركوف مونت كارلو (MCMC)بايزي↔ compare