Hierarchical Variational Inference
Hierarchical variational inference (HVI) extends standard variational inference by placing a richer, hierarchical structure on the variational family itself. Instead of using a simple mean-field approximation, HVI introduces auxiliary latent variables that capture dependencies among the main latent variables, yielding tighter evidence lower bounds and more accurate posterior approximations for complex Bayesian models.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
- 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. · URL
- 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
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.