Automatisk differentierings-variationsinferens (ADVI)
Automatisk differentierings-variationsinferens (ADVI) er en 'black-box'-algoritme til approksimativ Bayesiansk posterior inferens, introduceret af Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman og Blei (2017, JMLR). Givet enhver probabilistisk model, hvis log-fællesdensitet er differentiabel, transformerer ADVI automatisk begrænsede latente variable til ubegrænsede reelle rum, tilpasser en Gaussisk variationsfamilie ved at maksimere evidensens nedre grænse (ELBO) med stokastisk gradient-opstigning, og returnerer en approksimativ posterior uden modelspecifikke udledninger. Det er standard variationsinferens-motoren i Stan og er tilgængelig i PyMC og NumPyro.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Bayesiansk regressionBayesiansk↔ compare
- Forventningsudbredelse (EP)Bayesiansk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →