Bayesian methodsBayesian / computational

Робастна вариационна инференция

Робастната вариационна инференция (RVI) разширява стандартната вариационна инференция чрез замяна на дивергенцията на Кулбак-Лайблер с мярка за дивергенция, която е по-малко чувствителна към екстремни стойности и грешна спецификация на модела — като бета-дивергенция или дивергенция от тип Реньи. Това води до апроксимации на апостериорното разпределение, които остават добре обусловени, дори когато част от данните се отклонява от предполагаемия модел.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Futami, F., Sato, I. & Sugiyama, M. (2018). Variational inference based on robust divergences. Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 84:813-822. link
  2. Ghosh, S. & Basu, A. (2016). Robust Bayes estimation using the density power divergence. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 68(2), 413-437. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Variational Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/bayesian/robust-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.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateRobust Variational Inference (Robust Variational Inference). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/bayesian/robust-variational-inference · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026