মাল্টিলেভেল ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্স
মাল্টিলেভেল ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্স (MLVI) হলো একটি পরিমাপযোগ্য আনুমানিক বেইজিয়ান পদ্ধতি যা অনুক্রমিক (মাল্টিলেভেল) মডেলগুলিকে পোস্টেরিয়রের একটি ভ্যারিয়েশনাল আনুমানিক মান অপ্টিমাইজ করার মাধ্যমে ফিট করে, MCMC স্যাম্পেল ড্র করার পরিবর্তে। এটি মাল্টিলেভেল ডেটার গোষ্ঠীভুক্ত কাঠামোকে কাজে লাগায় — যেমন গোষ্ঠীগুলির মধ্যে থাকা ব্যক্তি, উচ্চ-স্তরের ইউনিটগুলির মধ্যে থাকা গোষ্ঠী — দক্ষ কোঅর্ডিনেট-ওয়াইজ আপডেট বের করার জন্য, যা বৃহৎ ক্লাস্টার্ড ডেটাসেটের জন্য বেইজিয়ান ইনফারেন্সকে সমাধানযোগ্য করে তোলে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
- Ranganath, R., Altosaar, J., Tran, D., & Blei, D. M. (2016). Operator variational objectives. Advances in Neural Information Processing Systems, 29. Curran Associates. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Variational Inference for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/multilevel-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.
- বেয়েশীয় অনুক্রমিক মডেলবেইসীয়↔ compare
- শ্রেণিবদ্ধ বেইজিয়ান অনুমানবেইসীয়↔ compare
- মাল্টিলেভেল MCMCবেইসীয়↔ compare
- ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্স (Variational Inference)বেইসীয়↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →