الاستدلال التبايني
الاستدلال التبايني (VI) هو عائلة من التقنيات التي تحول حساب الاحتمال اللاحق البايزي إلى مشكلة تحسين. بدلاً من سحب عينات من الاحتمال اللاحق الدقيق - كما تفعل سلاسل ماركوف مونت كارلو - يضع الاستدلال التبايني عائلة أبسط وقابلة للتتبع من التوزيعات ويجد العضو من تلك العائلة الأقرب إلى الاحتمال اللاحق الحقيقي عن طريق زيادة الحد الأدنى لدليل الاحتمال (ELBO). تم تقديمه في شكله الحديث للنماذج الرسومية بواسطة جوردان، غراماني، جاكولا وساول (1999) وتمت معالجته إحصائيًا بشكل شامل بواسطة بلي، كوتشوكبير وفريق ماكوليف (2017)، أصبح الاستدلال التبايني الآن محرك الاستدلال القياسي القابل للتوسع في التعلم الآلي الاحتمالي.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
المصادر
- Jordan, M. I., Ghahramani, Z., Jaakkola, T. S., & Saul, L. K. (1999). An introduction to variational methods for graphical models. Machine Learning, 37(2), 183–233. DOI: 10.1023/A:1007665907178 ↗
- Blei, D. M., Kucukelbir, A., & McAuliffe, J. D. (2017). Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 859–877. DOI: 10.1080/01621459.2017.1285773 ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference.) ISBN: 978-0387310732
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/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
- تخصيص ديريتشليه الكامن (LDA)تعلم الآلة↔ compare
- سلاسل ماركوف مونت كارلو (MCMC)بايزي↔ compare