Inferensi Variasional Diferensiasi Otomatis (ADVI)
Inferensi Variasional Diferensiasi Otomatis (ADVI) adalah algoritma kotak hitam untuk inferensi posterior Bayesian perkiraan, yang diperkenalkan oleh Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman, dan Blei (2017, JMLR). Diberikan model probabilistik apa pun yang kepadatan gabungan log-nya dapat didiferensiasi, ADVI secara otomatis mengubah variabel laten yang dibatasi ke ruang riil yang tidak dibatasi, mencocokkan keluarga variasional Gaussian dengan memaksimalkan batas bawah bukti (ELBO) dengan kenaikan gradien stokastik, dan mengembalikan posterior perkiraan tanpa derivasi spesifik model. Ini adalah mesin inferensi variasional default di Stan dan tersedia di PyMC dan NumPyro.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi BayesianBayesian↔ compare
- Propagasi Ekspektasi (EP)Bayesian↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →