Inférence variationnelle avec erreur de mesure
L'inférence variationnelle avec erreur de mesure est une approche bayésienne évolutive qui estime simultanément les paramètres du modèle et les covariables vraies latentes lorsque les variables observées sont contaminées par du bruit. Plutôt que d'échantillonner la postérieure via MCMC, elle trouve la distribution traitable la plus proche de la vraie postérieure en maximisant la borne inférieure de l'évidence (ELBO), la rendant applicable à de grands ensembles de données où le MCMC complet est trop coûteux.
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Sources
- Blei, D. M., Kucukelbir, A., & McAuliffe, J. D. (2017). Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 859–877. DOI: 10.1080/01621459.2017.1285773 ↗
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/variational-inference-with-measurement-error
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- Calcul bayésien approximatif avec erreur de mesureBayésien↔ compare
- Inférence bayésienne avec erreur de mesureBayésien↔ compare
- MCMC avec erreur de mesureBayésien↔ compare
- Inférence variationnelleBayésien↔ compare
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