Вариационно заключение при грешка в измерването
Вариационното заключение при грешка в измерването е мащабируем байесов подход, който едновременно оценява параметрите на модела и латентните истински ковариати, когато наблюдаваните променливи са замърсени от шум. Вместо да взема извадки от апостериорното разпределение чрез MCMC, той намира най-близкото трактабилно разпределение до истинското апостериорно разпределение чрез максимизиране на долната граница на доказателството (ELBO), което го прави приложим за големи набори от данни, където пълното MCMC е твърде скъпо.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- 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 ↗
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/bayesian/variational-inference-with-measurement-error
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Приблизителни Байесови изчисления при грешка в измерванетоБейсови методи↔ сравняване
- Байесов анализ при грешка в измерванетоБейсови методи↔ сравняване
- MCMC с грешка в измерванетоБейсови методи↔ сравняване
- Вариационен инференсБейсови методи↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →