Bayesian methods
自動微分変分推論 (ADVI)
自動微分変分推論 (ADVI) は、近似ベイズ事後推論のためのブラックボックスアルゴリズムであり、Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman, および Blei (2017, JMLR) によって導入された。対数同時密度が微分可能な任意の確率モデルが与えられた場合、ADVI は制約付き潜在変数を自動的に非制約実数空間に変換し、確率的勾配上昇法を用いてエビデンス下限 (ELBO) を最大化することでガウス変分族を適合させ、モデル固有の導出なしに近似事後分布を返す。これは Stan におけるデフォルトの変分推論エンジンであり、PyMC および NumPyro でも利用可能である。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
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