Variational Inference
Variational inference (VI) एक तकनीकों का परिवार है जो Bayesian posterior गणना को एक अनुकूलन समस्या में बदल देता है। सटीक posterior से नमूने निकालने के बजाय — जैसा कि Markov chain Monte Carlo करता है — VI वितरणों के एक सरल, सुगम परिवार को मानता है और उस परिवार के सदस्य को ढूंढता है जो साक्ष्य निम्न सीमा (ELBO) को अधिकतम करके वास्तविक posterior के सबसे करीब है। इसे इसके आधुनिक ग्राफिकल-मॉडल रूप में Jordan, Ghahramani, Jaakkola और Saul (1999) द्वारा प्रस्तुत किया गया और Blei, Kucukelbir और McAuliffe (2017) द्वारा एक व्यापक सांख्यिकीय उपचार दिया गया, VI अब संभाव्य मशीन लर्निंग में मानक स्केलेबल अनुमान इंजन है।
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स्रोत
- 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 ↗
- 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 ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference.) ISBN: 978-0387310732
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ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/variational-inference
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