Inferencia Bayesiana Variacional por Diferenciación Automática (ADVI)
La Inferencia Bayesiana Variacional por Diferenciación Automática (ADVI) es un algoritmo de caja negra para la inferencia de la posterior aproximada Bayesiana, introducido por Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman y Blei (2017, JMLR). Dado cualquier modelo probabilístico cuya densidad log-conjunta sea diferenciable, ADVI transforma automáticamente las variables latentes restringidas a un espacio real no restringido, ajusta una familia variacional Gaussiana maximizando el límite inferior de evidencia (ELBO) con ascenso de gradiente estocástico, y devuelve una posterior aproximada sin derivaciones específicas del modelo. Es el motor de inferencia variacional por defecto en Stan y está disponible en PyMC y NumPyro.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
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