Bayesian methods

היסק וריאציוני

היסק וריאציוני (VI) הוא משפחה של טכניקות שהופכות חישוב פוסטריורי בייסיאני לבעיית אופטימיזציה. במקום לדגום מהפוסטריורי המדויק — כפי שעושה Markov chain Monte Carlo (MCMC) — VI מניח משפחה של התפלגויות פשוטות וניתנות לטיפול, ומוצא את האיבר במשפחה הקרוב ביותר לפוסטריורי האמיתי על ידי מקסום חסם התחתון של הראיה (ELBO). הוצג בצורתו המודרנית של מודל גרפי על ידי Jordan, Ghahramani, Jaakkola ו-Saul (1999) וקיבל טיפול סטטיסטי מקיף על ידי Blei, Kucukelbir ו-McAuliffe (2017), VI הוא כעת מנוע ההיסק הסקלאבילי הסטנדרטי בלמידת מכונה הסתברותית.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+15 more

מקורות

  1. 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
  2. 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
  3. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference.) ISBN: 978-0387310732

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/he/bayesian/variational-inference

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateVariational Inference (Variational Bayesian Inference). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/bayesian/variational-inference · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026