Bayesian methods
期待伝播法 (EP)
期待伝播法 (EP) は、トーマス・P・ミンカが2001年のUAI会議で導入した、ベイズモデルにおける近似事後分布推論のための決定論的メッセージパッシングアルゴリズムである。これは、指数族から抽出された局所的な近似因子群を反復的に洗練させることで、真の解析不能な事後分布との積が密接に一致するようにし、多くの確率的機械学習タスクにおいて平均場変分推論よりも高い精度を達成する。
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出典
- Minka, T. P. (2001). Expectation propagation for approximate Bayesian inference. In Proceedings of the Seventeenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-01), pp. 362–369. Morgan Kaufmann. link ↗
- Minka, T. P. (2001/2013). Expectation propagation for approximate Bayesian inference. arXiv:1301.2294 [cs.AI]. link ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference; Section 10.7 covers Expectation Propagation.) ISBN: 978-0387310732
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/expectation-propagation
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