Spatial Variational Inference
Spatial variational inference is a scalable approximate Bayesian method that fits latent Gaussian or Gaussian-process models to georeferenced data by optimising a lower bound on the marginal likelihood. It replaces expensive MCMC sampling with a deterministic optimisation step, making full-posterior uncertainty quantification tractable for large spatial datasets.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.