Différenciation Automatique pour l'Inférence Variationnelle (ADVI)
La Différenciation Automatique pour l'Inférence Variationnelle (ADVI) est un algorithme boîte noire pour l'inférence bayésienne approchée des lois a posteriori, introduite par Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman et Blei (2017, JMLR). Étant donné un modèle probabiliste quelconque dont la densité jointe logarithmique est différentiable, ADVI transforme automatiquement les variables latentes contraintes en espace réel non contraint, ajuste une famille variationnelle Gaussienne en maximisant la borne inférieure de l'évidence (ELBO) par ascention de gradient stochastique, et renvoie une loi a posteriori approchée sans dérivations spécifiques au modèle. C'est le moteur d'inférence variationnelle par défaut dans Stan et il est disponible dans PyMC et NumPyro.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
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