Expectation Propagation (EP)
Expectation Propagation (EP) ist ein deterministischer Message-Passing-Algorithmus für die approximative Posterior-Inferenz in bayesianischen Modellen, eingeführt von Thomas P. Minka auf der UAI 2001. Er verfeinert iterativ eine Menge lokaler approximativer Faktoren – jeder aus der Exponentialfamilie stammend –, sodass ihr Produkt der wahren, intraktablen Posterior-Verteilung eng angenähert wird und dabei eine höhere Genauigkeit als die Mean-Field-Variationsinferenz bei vielen probabilistischen Machine-Learning-Aufgaben erzielt.
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Quellen
- Minka, T. P. (2001). Expectation propagation for approximate Bayesian inference. In Proceedings of the Seventeenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-01), pp. 362–369. Morgan Kaufmann. link ↗
- Minka, T. P. (2001/2013). Expectation propagation for approximate Bayesian inference. arXiv:1301.2294 [cs.AI]. link ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference; Section 10.7 covers Expectation Propagation.) ISBN: 978-0387310732
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ScholarGate. (2026, June 3). Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/expectation-propagation
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