स्थानिक वेरिएशनल इन्फरेंस
स्थानिक वेरिएशनल इन्फरेंस एक स्केलेबल अनुमानित बायेसियन विधि है जो सीमांत संभाव्यता पर निचली सीमा को अनुकूलित करके भू-संदर्भित डेटा में अव्यक्त गाऊसी या गाऊसी-प्रक्रिया मॉडल को फिट करती है। यह महंगी MCMC सैंपलिंग को एक नियतात्मक अनुकूलन चरण से बदल देती है, जिससे बड़े स्थानिक डेटासेट के लिए पूर्ण-पश्च अनिश्चितता मात्रा का निर्धारण संभव हो जाता है।
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स्रोत
- Titsias, M. K. (2009). Variational learning of inducing variables in sparse Gaussian processes. In Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 5, pp. 567-574. link ↗
- Rue, H., Martino, S., & Chopin, N. (2009). Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(2), 319-392. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Variational Inference for Latent Gaussian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/spatial-variational-inference
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