बहुस्तरीय चराघाती अनुमान (Multilevel Variational Inference)
बहुस्तरीय चराघाती अनुमान (MLVI) एक मापनीय सन्निकट बायेसियन विधि है जो पदानुक्रमित (बहुस्तरीय) मॉडल को पश्च (posterior) के चराघाती सन्निकटन को अनुकूलित करके फिट करती है, न कि MCMC नमूने निकालकर। यह बहुस्तरीय डेटा की समूहीकृत संरचना का लाभ उठाती है — व्यक्ति समूहों के भीतर नेस्टेड होते हैं, समूह उच्च-स्तरीय इकाइयों के भीतर नेस्टेड होते हैं — कुशल निर्देशांक-वार अद्यतन प्राप्त करने के लिए, जिससे बड़े समूहीकृत डेटासेट के लिए बायेसियन अनुमान सुगम हो जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
- Ranganath, R., Altosaar, J., Tran, D., & Blei, D. M. (2016). Operator variational objectives. Advances in Neural Information Processing Systems, 29. Curran Associates. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Variational Inference for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/multilevel-variational-inference
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