Räumliche Variationsinferenz
Räumliche Variationsinferenz ist eine skalierbare, approximative Bayes'sche Methode, die latente Gauß- oder Gaußprozessmodelle an georeferenzierte Daten anpasst, indem sie eine untere Schranke der marginalen Likelihood optimiert. Sie ersetzt rechenintensive MCMC-Stichproben durch einen deterministischen Optimierungsschritt, wodurch die vollständige Posterior-Unsicherheitsquantifizierung für große räumliche Datensätze handhabbar wird.
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Quellen
- Titsias, M. K. (2009). Variational learning of inducing variables in sparse Gaussian processes. In Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 5, pp. 567-574. link ↗
- Rue, H., Martino, S., & Chopin, N. (2009). Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(2), 319-392. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Variational Inference for Latent Gaussian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/spatial-variational-inference
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- Bayessches hierarchisches ModellBayes-Statistik↔ compare
- Gauß-ProzessMaschinelles Lernen↔ compare
- Räumliche Bayes'sche InferenzBayes-Statistik↔ compare
- Spatial MCMCBayes-Statistik↔ compare
- Variationelle InferenzBayes-Statistik↔ compare
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