Hierarkisk Variationsinferens
Hierarkisk variational inferens (HVI) udvider standard variational inferens ved at placere en rigere, hierarkisk struktur på selve den variationelle familie. I stedet for at bruge en simpel mean-field-approksimation introducerer HVI hjælpevariable latente variable, der indfanger afhængigheder mellem de primære latente variable, hvilket giver strammere evidensnedre grænser og mere nøjagtige posterior-approksimationer for komplekse Bayesianske modeller.
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
- Ranganath, R., Altosaar, J., Tran, D. & Blei, D. M. (2016). Hierarchical Variational Models. Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016), PMLR 48, 324-333. link ↗
- Jordan, M. I., Ghahramani, Z., Jaakkola, T. S. & Saul, L. K. (1999). An introduction to variational methods for graphical models. Machine Learning, 37(2), 183-233. DOI: 10.1023/A:1007665907178 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Variational Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/hierarchical-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
- Hierarkisk Bayesiansk InferensBayesiansk↔ compare
- Hierarkisk Markov Chain Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk↔ compare
- VariationsinferensBayesiansk↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →