Automatická diferenciální variační inference (ADVI)
Automatická diferenciální variační inference (ADVI) je black-box algoritmus pro přibližnou bayesovskou posteriorní inferenci, představený Kucukelbirem, Tranem, Ranganathem, Gelmanem a Bleiem (2017, JMLR). Pro jakýkoli pravděpodobnostní model, jehož log-sdružená hustota je diferencovatelná, ADVI automaticky transformuje omezené latentní proměnné do neomezeného reálného prostoru, přizpůsobí gaussovskou variační rodinu maximalizací dolní meze důkazu (ELBO) pomocí stochastického gradientního vzestupu a vrátí přibližnou posteriorní distribuci bez modelově specifických odvození. Je to výchozí variační inferenční engine ve Stanu a je k dispozici v PyMC a NumPyro.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Bayesovská regreseBayesovská statistika↔ compare
- Šíření očekávání (EP)Bayesovská statistika↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovská statistika↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →