Automatikus differenciálású variációs következtetés (ADVI)
Az automatikus differenciálású variációs következtetés (ADVI) egy feketedoboz algoritmus az approximatív Bayes-i utókövetkeztetéshez, amelyet Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman és Blei (2017, JMLR) vezetett be. Bármely differenciálható log-közös sűrűségű valószínűségi modell esetén az ADVI automatikusan transzformálja a kötött latens változókat a kötetlen valós térbe, illeszt egy Gauss-i variációs családot a bizonyíték alsó határának (ELBO) sztochasztikus gradiens-emelés általi maximalizálásával, és modellspecifikus levezetések nélkül ad vissza egy approximatív utókövetkeztetést. Ez a Stan alapértelmezett variációs következtetési motorja, és elérhető a PyMC és a NumPyro rendszerekben is.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2017). Automatic differentiation variational inference. Journal of Machine Learning Research, 18(14), 1–45. link ↗
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2016). Automatic differentiation variational inference. arXiv:1603.00788. link ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/bayesian/automatic-differentiation-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.
- Bayes-féle RegresszióBayes-statisztika↔ compare
- Expectation Propagation (EP)Bayes-statisztika↔ compare
- Markov-lánc Monte Carlo (MCMC)Bayes-statisztika↔ compare
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →