Inferenza Variazionale con Differenziazione Automatica (ADVI)
L'Inferenza Variazionale con Differenziazione Automatica (ADVI) è un algoritmo black-box per l'inferenza bayesiana approssimata della posteriore, introdotto da Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman e Blei (2017, JMLR). Dato un qualsiasi modello probabilistico la cui densità log-congiunta sia differenziabile, ADVI trasforma automaticamente le variabili latenti vincolate nello spazio reale non vincolato, adatta una famiglia variazionale Gaussiana massimizzando il lower bound di evidenza (ELBO) con salita del gradiente stocastico, e restituisce una posteriore approssimata senza derivazioni specifiche per il modello. È il motore di inferenza variazionale predefinito in Stan ed è disponibile in PyMC e NumPyro.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
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